anÁlise da variabilidade genÉtica em populaÇÕes
TRANSCRIPT
i
UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA
FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS
CAMPUS DE JABOTICABAL
ANÁLISE DA VARIABILIDADE GENÉTICA EM
POPULAÇÕES SEGREGANTES DE SOJA
Franco Romero Silva Muniz
Engenheiro Agrônomo
JABOTICABAL – SÃO PAULO - BRASIL
2007
ii
UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA
FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS
CAMPUS DE JABOTICABAL
ANÁLISE DA VARIABILIDADE GENÉTICA EM
POPULAÇÕES SEGREGANTES DE SOJA
Franco Romero Silva Muniz
Orientador: Prof. Dr. Antonio Orlando Di Mauro
Co-Orientador: Prof. Dr. Todd Pfeiffer (University of Kentucky/EUA)
Tese apresentada à Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias do Campus de Jaboticabal – UNESP, para obtenção do Título de Doutor em Agronomia – Área de Concentração em Genética e Melhoramento de Plantas.
JABOTICABAL – SÃO PAULO - BRASIL
Setembro de 2007
ii
DADOS CURRICULARES DO AUTOR
FRANCO ROMERO SILVA MUNIZ – nascido em 10 de maio de 1976, em
Rondonópolis - MT, é Engenheiro Agrônomo formado pela Universidade Federal de
Mato Grosso, em março de 2001. Tornou-se Mestre em Genética e Melhoramento
Plantas pela Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias – Campus de Jaboticabal –
UNESP, em julho de 2003. Em setembro de 2007, obteve o título de doutor em
Genética e Melhoramento de Plantas, também pela Faculdade de Ciências Agrárias e
Veterinárias – Campus de Jaboticabal – UNESP. No período de agosto/2006 á julho de
2007 desenvolveu parte de sua tese na University of Kentucky – EUA. Exerceu também
o cargo de representante discente por três anos, no período corrente de mestrado e
doutorado, e, fez parte da comissão organizadora do curso de inverno de genética nos
anos 2005 e 2006, oferecido pela FCAV/UNESP.
iii
�����������
��� �� ���� ������� � ��� �� ���� ������� � ��� �� ���� ������� � ��� �� ���� ������� �����������
�� ��� �� ��� ����� ��� �� ��� ����� ��� �� ��� ����� ��� �� ��� ����� ���� ��������� ��������� ��������� ������� �����
� ����
��� �� � ���� � ��� ����� � � �����
����� ��� ��� ���������������� �
!��� ������"� � ��� �� � #���
�� �������� � $ �!���������"%�
� &����
iv
AGRADECIMENTOS
A Deus, pela fé e força de vontade que me proporcionou durante toda minha vida e me
fez concretizar este trabalho.
As minhas tias Alzira, Nazira, Zanira e Elma e aos meus tios Adenilson “lengo”, Pedro,
Emílio “polaco”, Gutemberg e Uir, pelos incentivos e apoio famíliar.
À Universidade Estadual Paulista – UNESP – Campus de Jaboticabal, pela estrutura
excepcional que possui para a formação do aluno.
Á University of Kentucky – EUA, pela oportunidade de execução do trabalho em
parceria com a UNESP.
Ao CNPq pelo auxílio financeiro.
Ao Prof. Antonio Orlando Di Mauro, pela orientação, amizade e companherismo, e, pela
oportunidade de realizar este trabalho.
Ao Prof. Todd Pfeiffer, pela disposição, orientação e grande contribuição para
realização deste trabalho.
A todos os professores do Departamento de Produção Vegetal pela companhia e pela
prontidão em ajudar.
Aos meus primos, Fred, Fernando, Felipe, Fernanda, Sarah, Maria Emília, Heliana,
José Henrique, Otávio e João Vitor pelo companheirismo e amizade.
Aos funcionários da UNESP, Geraldo, Rubens, Sebastião, Mauro, Nice, Marisa e Luís
pela fundamental ajuda durante os anos de convivência.
A todos os colegas do Departamento de Produção Vegetal “Fitotecnia” pelos anos de
convivência e amizade.
Aos colegas que colaboraram na execução deste trabalho, Marcelo, Sandra, Daniela,
André e Julio.
Á todos os amigos de Jaboticabal, Cuiabá e Poxoréo.
v
SUMÁRIO
“Página”
CAPÍTULO 1 – CONSIDERAÇÕES GERAIS............................................................01
1. INTRODUÇÃO........................................................................................................01
2. REVISÃO DE LITERATURA...................................................................................03
2.1. A cultura da soja........................................................................................03
2.1.1. Origem.........................................................................................03
2.1.2. Importância..................................................................................04
2.1.3. Modo de Reprodução..................................................................05
2.1.4. Características da Planta.............................................................06
2.2. Aspectos relacionados ao melhoramento de soja.....................................07
2.3. Melhoramento genético visando resistência a doenças............................09
2.4. Variabilidade genética da soja..................................................................10
2.5. Conceito de hibridização e sua utilização no aumento da
variabilidade...............................................................................................................11
2.5.1. Técnica de hibridização..............................................................12
2.5.2. Hibridização na formação das populações segregantes............13
2.6. Permuta Genética ou Crossing-over e Mapa Genético...........................13
2.7. PCR - Reação em cadeia da polimerase.................................................15
2.7.1. Marcadores Moleculares............................................................16
2.7.2. Marcadores moleculares “Microssatélites”.................................17
2.8. Estudo de populações..............................................................................18
2.9. Parâmetros genéticos..............................................................................19
2.9.1. Herdabilidade..............................................................................20
2.9.2. Ganho genético ou resposta a seleção......................................22
3. REFERÊNCIAS......................................................................................................23
vi
CAPÍTULO 2
ARTIGO – CROSSING-OVER COMO FONTE DE VARIABILIDADE EM
CRUZAMENTOS DE SOJA......................................................................................31
RESUMO...................................................................................................................31
ABSTRACT................................................................................................................32
1. INTRODUÇÃO.......................................................................................................33
2. MATERIAL E MÉTODOS.......................................................................................34
2.1. Hibridizações e Material Genético...........................................................34
2.2. Análises moleculares...............................................................................37
2.3. Análise dos resultados.............................................................................39
3. RESULTADOS.......................................................................................................41
3.1. Detecção de crossing-over......................................................................42
3.2. Grupo de ligação G..................................................................................44
3.3. Grupo de ligação J...................................................................................47
4. DISCUSSÃO..........................................................................................................49
5. CONCLUSÕES......................................................................................................53
6. REFERÊNCIAS......................................................................................................54
CAPÍTULO 3
ARTIGO – VARIABILIDADE GENÉTICA EM SOJA EM FUNÇÃO DO NÚMERO DE
GENITORES CONSTITUINTES DA POPULAÇÃO AVALIADA..............................59
RESUMO...................................................................................................................59
ABSTRACT................................................................................................................60
1. INTRODUÇÃO.......................................................................................................61
2. MATERIAL E MÉTODOS......................................................................................62
2.1. Local e ambiente experimental................................................................62
2.2. Análise estatística....................................................................................65
2.3. Estimativa dos componentes de variância...............................................66
vii
2.4. Estimativa do coeficiente de herdabilidade.............................................69
2.5. Estimativa do ganho genético.................................................................70
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO............................................................................70
4. CONCLUSÕES.....................................................................................................83
5. REFERÊNCIAS.....................................................................................................84
1
CAPÍTULO 1 – CONSIDERAÇÕES GERAIS
1. INTRODUÇÃO
A grande importância adquirida pela soja na agricultura brasileira nas últimas três
décadas, deve-se a fatores como as condições edafo-climáticas favoráveis, pela grande
extensão de áreas planas, pelo bom manejo do solo e, particularmente, pelo alto
número de cultivares melhorados. Este número vem aumentando ano após ano, com
cultivares novas e mais produtivas, resistentes a patógeno e com grande adaptação e
consolidação em novas áreas de plantio (EMBRAPA, 2006).
Os programas de melhoramento de soja em nosso país destacam-se pela busca
incessante de novos materias que sejam mais resistentes a doenças, com alto potencial
produtivo, com período juvenil longo e ciclos adequados à exploração em ambientes
específicos. Materiais superiores e estáveis representam um equilíbrio genético muito
delicado, que uma vez atingido, ganhos adicionais de produtividade e estabilidade,
tornam-se mais difíceis de serem conseguidos e, em geral, cultivares adaptados ou
selecionados para determinada região de produção acabam tendo similaridade
genética. Como conseqüência desse equilíbrio, a maioria dos cultivares, dentro de uma
região, é geneticamente similar, portanto com uma base genética mais restrita
(GIZLICE et al., 1993). Estimativas sobre a variabilidade genética da soja têm
destacado que o germoplasma brasileiro provém de base genética restrita, tendo se
originado de poucas linhagens ancestrais.
Portanto, nosso país mesmo estando entre aqueles com maior biodiversidade de
flora e fauna do mundo, é extremamente dependente de germoplasmas de outros
países, pois a maior parte das espécies cultivadas, possui variabilidade genética
limitada, decorrente principalmente da utilização de germoplasmas muito similares
como genitores nos programas de melhoramento, proporcionando o estreitamento da
base genética (NASS et al., 2001; COOPER et al., 2001).
2
Mais de 500 cultivares de soja em todo o mundo são avaliados exaustivamente
em programas de melhoramento. No entanto, alguns estudos mostraram que a
diversidade genética entre estes cultivares é baixa (GIZLICE et al., 1994; DELANNEY et
al., 1983).
No Brasil, BONETTI (1983) estimou que cerca de 70% dos cultivares
desenvolvidos para o Rio Grande do Sul, na década de 60, descendiam das cultivares
americanas Hill, Hood ou ambas. HIROMOTO & VELLO (1986), utilizando coeficiente
de parentesco de Malécot, determinaram a base genética do germoplasma da soja e
relataram que 100% do conjunto gênico de soja existente no Brasil na época era
originário da contribuição de apenas 26 ancestrais, tendo 11 linhagens asiáticas
ancestrais contribuindo com mais de 90%. Quatro ancestrais com maior contribuição
para o germoplasma brasileiro são os mesmos que dão maior contribuição para o
germoplasma do sul dos Estados Unidos, evidenciando que, possivelmente, os
cultivares brasileiros foram desenvolvidos com a utilização de genótipos oriundos
daquela região. Os autores discorreram também sobre a necessidade de aumentar a
base genética dos cultivares brasileiros, para evitar o perigo da vulnerabilidade do
germoplasma e o estabelecimento de patamares baixos na produção de grãos.
Resultados constatados por PRIOLLI et al., (2002), indicaram também, alta similaridade
genética entre 186 cultivares de soja testadas no Brasil.
Nos Estados Unidos, APUYA et al., (1988) e KEIM et al., (1989), através de
estudos de pedigrees e marcadores genéticos, observaram que os cultivares de soja
utilizados nos Estados Unidos são também de base genética estreita, devido ao baixo
número de linhas ancestrais utilizadas como fontes de genes. GIZLICE et al., (1994),
constatou que apenas 13 cultivares ancestrais eram responsáveis por 80% dos genes
relatados nos cultivares de soja, publicados de 1947 a 1988 nos EUA.
Desta forma, mesmo os maiores produtores de soja do mundo, Estados Unidos e
Brasil, respectivamente, primeiro e segundo lugares, são dependentes em maior ou
menor grau de germoplasmas exóticos, o que confirma que nenhum país é auto-
suficiente em termos de recursos genéticos vegetais (NASS et al., 2001).
3
A ampliação da base genética dos cultivares de soja é de extrema importância,
para diminuir os riscos de vulnerabilidade genética e elevar os patamares de produção.
Tal situação é decorrente do reduzido número e da alta similaridade entre parentais
empregados no desenvolvimento de cultivares, como também do cultivo de extensas
áreas com genótipos uniformes, levando ao estabelecimento de patamares limitados de
produtividade de grãos e vulnerabilidade a pragas, doenças e condições ambientais
estressantes (VELLO, 1992).
Assim, os objetivos deste estudo foram: i) Analisar a variabilidade genética em
populações F2 de soja, obtidas através de cruzamentos entre dois, quatro e oito
parentais com reações divergentes ao nematóide do cisto (raça-3) e ao oídio. Esta
variabilidade foi avaliada através de marcadores moleculares “microssatélites”,
detectando o incremento ou não, do número de crossing-over nas populações
avaliadas, quando se utiliza dois ou mais parentais na realização dos cruzamentos. ii)
Analisar a variabilidade genética dessas populações no campo, através de parâmetros
genéticos em características agronômicas relevantes para o melhoramento genético.
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. A cultura da soja
2.1.1. Origem
A soja (Glycine max (L.) Merrill) pertence à família Fabaceae, sub-família
Papilonoideae, tendo como centro de origem a China e, deste país, expandiu-se para
outras partes da Ásia, por volta do século XI a.C. Domesticada em latitudes
compreendidas entre 30 e 45ºN, foi disseminada, posteriormente, para a América do
4
Norte, Europa e América do Sul. No Brasil, a primeira referência de plantio experimental
de soja foi no fim do século XIX no ano de 1882, através da introdução de genótipos na
Bahia. No século XX, principalmente a partir da década de 60, a cultura passou a
adquirir importância econômica no País, inicialmente na Região Sul (latitudes 30 a
22ºS), onde apresentou melhor adaptação, devido à semelhança com as regiões
tradicionais de cultivo no mundo. Com a crescente demanda por matéria-prima protéica
nos países desenvolvidos, foram observados o aumento da produção e a rápida
expansão da área de cultivo desta leguminosa da Região Sul rumo ao Cerrado,
latitudes 20 a 5ºS (URBEN FILHO & SOUZA, 1993), levando o Brasil de uma posição
inexpressiva no cenário mundial para a de segundo maior produtor de soja no mundo.
2.1.2. Importância
As leguminosas estão entre as espécies cultivadas mais importantes no mundo,
principalmente devido aos elevados teores de proteína (40%), óleo (20%) e pelo alto
rendimento de grãos, alem de possuir teores consideráveis de vitaminas como tiamina e
riboflavina, além de cálcio e ferro (EMBRAPA, 2006). A produção nacional de grãos na
safra 2006/07 foi de aproximadamente 133,0 milhões de toneladas, destes, 58 milhões
de toneladas foram representados pela soja, com um percentual de 43,6% da produção
nacional. Os elevados ganhos produtivos, proporcionados pelo alto desenvolvimento
tecnológico na produção brasileira de grãos foram proporcionados pelo melhoramento
genético e ciências associadas, como a fitopatologia, entomologia e biotecnologia. No
decorrer das últimas décadas, o elevado avanço tecnológico proporcionou melhorias
tanto no complexo ambiental, como no potencial genético dos cultivares. Esses
avanços se refletiram na evolução da produtividade média da soja no país, que era de
1748 kg/ha, na safra de 1976/77, e na safra 2006/07 passou à aproximadamente 2800
kg/ha (CONAB, 2007).
5
2.1.3. Modo de reprodução
Os métodos de melhoramento adotados no desenvolvimento de novas
variedades de plantas dependem, em parte, do modo de reprodução da espécie, que
pode ser sexuada ou assexuada. A reprodução sexuada envolve a união de gametas
masculinos e femininos derivados do mesmo parental ou de parentais diferentes. A
reprodução assexuada ocorre pela multiplicação de partes das plantas ou pela
produção de sementes sem o envolvimento de gametas masculinos e femininos (FEHR,
1993). Na soja, a reprodução é do tipo sexuada, sendo baseada no processo meiótico
de divisão celular, em que o número de cromossomos nas células reprodutivas é
reduzido a metade para formar os gametas. O restabelecimento da condição diplóide
ocorre com a fusão dos gametas (BORÉM & MIRANDA, 2005).
A soja é essencialmente uma espécie autógama, com flores perfeitas, e os
órgãos masculinos e femininos encontram-se protegidos dentro da corola, sendo sua
taxa de polinização cruzada menor que 1% (BORÉM, ALMEIDA & KIIHL, 1999).
Entretanto, AHRENT & CAVINESS (1994) investigaram a taxa de alogamia em diversos
genótipos de soja e concluíram que a taxa de fecundação cruzada pode atingir até
2,5%, em condições específicas no campo, como também a presença de insetos
polinizadores.
A autopolinização, que é a transferência do pólen de uma antera para o estigma
da mesma flor ou de outra flor da mesma planta, proporciona a autofecundação. Alguns
fenômenos podem favorecer a autopolinização, como a cleistogamia
(pseudocleistogamia), que ocorre na soja, e constitui-se de grãos de pólen que atingem
a maturidade e polinizam o estigma antes da abertura do botão floral (BORÉM &
MIRANDA, 2005).
6
2.1.4. Características da planta
O conhecimento das características da planta e da flor e o comportamento de
cada genótipo, em determinado ambiente, são importantes para a programação dos
cruzamentos. Características como ciclo vegetativo e reprodutivo, altura da planta,
qualidade da semente, produção, etc., possuem grande variabilidade, por serem muito
influenciadas pelo ambiente (BORÉM, ALMEIDA & KIIHL, 1999).
A soja é uma planta herbácea, anual, ereta e de crescimento morfológico
diversificado, podendo ser determinado, semideterminado e indeterminado. A espécie
cultivada possui 2n = 40 cromossomos. A altura varia de 0,3 a 2,0 metros, podendo ser
muito ou pouco ramificada, sendo à altura media dos cultivares comerciais entre 60 e
120cm. Dependendo da cultivar e condições ambientais, o ciclo da soja varia de 80 a
200 dias (SEDIYAMA et al. 1985). Para o caráter número de vagens, uma planta pode
produzir até 400 vagens, mas em média os cultivares nacionais desenvolvem 30 a 80
vagens por planta (CÂMARA, 1998).
O número de flores produzidas é maior do que a quantidade que a planta pode
converter efetivamente em vagens. VAN SCHAIK & PROBST (1958) reportam que uma
planta pode emitir até 800 flores, com uma taxa de fertilização de 13 a 57%,
dependendo do genótipo e das condições ambientais. O período total de florescimento
também pode durar de três a mais de cinco semanas, dependendo do genótipo e do
ambiente.
Durante o desenvolvimento da planta, aparecem quatro tipos distintos de folhas:
(a) dois cotilédones, constituindo o primeiro par; (b) um par de folhas simples, ou
primárias, unifolioladas, que se sucedem aos cotilédones; (c) as folhas trifolioladas que
seguem as primárias e constituem todas as demais; (d) os prófilos, pequenos e pouco
diferenciados, que se encontram nas bases dos ramos laterais (MULLER, 1981).
FEHR & CAVINESS (1981) caracterizaram os estádios de crescimento das
plantas, baseados no número de nós, no desenvolvimento das folhas e das flores
(Quadro 1).
7
Quadro 1. Estádios de desenvolvimento da planta de soja, FEHR & CAVINESS (1981).
Estádio vegetativo
Vê Emergência – Cotilédones acima da superfície do solo.
Vc Estádio Cotiledonar – Folhas unifolioladas não desenvolvidas completamente.
V1 1° Nó – Folha completamente desenvolvida nó unifoliolado.
V2 2° Nó – Trifólios completamente desenvolvido acima do nó unifoliolado.
V3 3° Nó – Trifólios completamente desenvolvido acima do segundo nó.
V4 4° Nó – Trifólio completamente desevolvido acima do terceiro nó.
Vn n – número de nós da haste principal com trifólios completamente desenvolvidos.
Estádio Reprodutivo
R1 Uma flor em qualquer nó.
R2 Floração completa.
R3 Inicio da formação de vagem (± 5 mm)
R4 Formação de vagens completas (± 2 cm)
R5 Início da formação de sementes (± 3 mm)
R6 Formação de sementes completas.
R7 Início da maturação (50% das folhas amareladas ou maturação fisiológica).
R8 95% dos legumes de cor palha a marrom (maturação completa ou ponto de colheita).
2.2. Aspectos relacionados ao melhoramento de soja
O progresso no melhoramento de plantas é dependente da habilidade em
selecionar genótipos superiores, dentro de progênies homozigotas e heterozigotas
oriundas de cruzamentos entre parentais divergentes. As populações de melhoramento
são de tamanho finito e diferentes processos seletivos são adotados para que o
genótipo superior seja obtido (FEHR, 1993).
Uma vez lançado no mercado como cultivar, este genótipo, devido à sua alta
concentração de alelos favoráveis pode ser utilizado como parental em programa de
melhoramento. Esta prática tem influência direta na estrutura genética das populações
8
em melhoramento, pois, aumenta o coeficiente de endogamia e reduz a base genética
dos programas de melhoramento. Diante disso, aumenta-se a probabilidade de se
atingir platôs de produtividade e vulnerabilidade genética a estresses bióticos e
abióticos (HOISINGTON et al., 1999). Vários autores têm constatado que apesar das
altas intensidades de seleção aplicadas e da prática de se cruzar “bom x bom”, tanto a
taxa de melhoramento quanto a variabilidade genética estão se mantendo no decorrer
dos ciclos seletivos (DUDLEY & LAMBERT, 1992; RASMUSSON & PHILLIPS, 1997;
PINTO et al., 2003; PRIOLLI et al., 2004; YU & BERNARDO, 2004). Diversas hipóteses
têm sido sugeridas para a manutenção da variabilidade genética, tais como: a
recombinação gênica, epistasia, recombinação intragênica, metilação do DNA,
paramutação e amplificação gênica.
Contribuem para uma alta estabilidade de uma cultivar, a introdução de
resistência a doenças, nematóides e insetos, assim como o conhecimento e a seleção
de genótipos com características agronômicas desejáveis (KIIHL & ALMEIDA, 2000).
Grande parte dos programas de melhoramento envolvem quatro etapas principais:
escolha dos parentais, cruzamentos entre os mesmos e obtenção de genótipos
segregantes, avanço das gerações iniciais através de autofecundações naturais, teste
de desempenho agronômico e seleção das linhagens experimentais. A etapa
intermediária correspondente ao avanço das gerações de endogamia feita de forma
rotineira, com a desvantagem do aumento do número de anos de cada ciclo do
programa de melhoramento e a demanda adicional de recursos humanos e financeiros.
Essas limitações poderiam ser contornadas pela eficiente escolha dos parentais e pela
avaliação e seleção dos genótipos promissores logo nas gerações iniciais. Essa
estratégia consegue eliminar ou reduzir, já nas gerações iniciais, problemas de
incompatibilidade híbrida e diferenças na capacidade de combinação que levem a
ocorrência de cruzamentos inferiores (BORÉM & MIRANDA, 2005).
9
2.3. Melhoramento genético visando resistência a doenças
Como toda cultura exótica, a soja iniciou sua expansão no Brasil com excelente
sanidade. No entanto, em poucos anos de cultivo as doenças começaram a surgir,
passando a representar um dos fatores limitantes no aumento e na estabilidade de
rendimento (YORINORI, 2000). Cerca de 50 doenças já foram identificadas no país,
causando sérios prejuízos e, como exemplo, destacam-se o nematóide do cisto (raça 3)
- Heterodera glycines e o oídio - Erysiphe diffusa. Entretanto, a ferrugem asiática da
soja, causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi, passou a partir de 2003 a ser a
doença de maior importância na cultura, causando prejuízos relevantes nas lavouras de
soja em todas as regiões produtoras do país.
O valor da resistência das plantas cultivadas no controle de suas doenças foi
reconhecido a partir do início do século XX, com os progressos da genética e da
fitopatologia que proporcionaram, ao melhoramento de plantas, condições para a
criação de variedades resistentes às doenças, capazes de evitar os prejuízos causados
pelos patógenos, pela simples substituição das variedades suscetíveis pelas
resistentes. Assim, o principal objetivo da maioria dos programas de melhoramento tem
sido a criação de variedades resistentes, por ser o método mais eficaz e econômico de
controle das doenças, principalmente, se aliar à resistência aos parâmetros
agronômicos de interesse (PEREIRA et al., 1985).
Entre as doenças de maior importância para a cultura da soja, pode-se citar o
nematóide de cisto, que possui sua grande severidade aliada ao alto número de raças
do patógeno existentes e grande potencial para surgimento de outras. Além disso, sua
disseminação é muito facilitada por sementes, implementos ou pelo homem e sua
sobrevivência é longa em áreas infectadas.
Outra doença de importância relevante é o oídio, que, apesar de ser tratado como
problema secundário, na safra 1996/97 provocou perdas entre 30 e 40% na produção
de vários cultivares. Possui dispersão facilitada pelo vento e trata-se de organismo
policíclico. A existência de cultivares com resistência genética ao oídio forneceria maior
10
segurança e, conseqüentemente, menores riscos de cultivo para os produtores de soja.
Deve-se destacar que a piramidização de resistência numa cultivar superior a essas
doenças e à ferrugem asiática seria o ideal nesse momento crítico para a soja.
2.4. Variabilidade genética da soja
Diversos programas de melhoramento genético de plantas tem contríbuido para
o desenvolvimento de cultivares de alto rendimento e adaptadas à diferentes condições
edafoclimáticas do País. A importância do conhecimento da variabilidade genética nos
programas de melhoramento, permite expressar o potencial da população, para a
seleção (RAMALHO, SANTOS & PINTO, 1996).
Para os melhoristas, interessa a obtenção de grande variabilidade genética nas
plantas para a imposição de processos seletivos que efetivamente resulte em ganhos
genéticos significativos (BERNARDO, 2002), suas técnicas devem ser direcionadas
para o desenvolvimento de materiais genéticos superiores, mas comprometidas com a
recuperação e manutenção de populações de espécies ameaçadas de extinção, e que
sejam também metas prioritárias, para a própria sobrevivência da humanidade (CRUZ,
2005).
A variabilidade genética entre as progênies é criada pela segregação
cromossômica independente e pela recombinação genética durante a meiose. A busca
pelo aumento da variabilidade genética se torna importante e necessária e desta forma,
a incorporação de ciclos de intercruzamentos nos programas de melhoramento para
aumentar a recombinação intracromossomal tem produzido vários resultados teóricos
(HANSON, 1959; PEDERSON, 1974) e experimentais (VERMA et al., 1979; PIPER &
FEHR, 1987). Assim, a geração de intercruzamentos deve ser considerada para que se
possa comprovar os valores da recombinação intracromossomal (PIPER & FEHR,
1987).
11
2.5. Conceito de hibridização e sua utilização no aumento da variabilidade
Hibridização é a fusão de gametas geneticamente diferentes, que resulta em
indivíduos híbridos heterozigóticos para um ou mais loci (BORÉM & MIRANDA, 2005).
Essa é uma etapa de suma importância no desenvolvimento de novos cultivares, onde,
partindo-se do cruzamento de parentais geneticamente distintos, são desenvolvidas
populações com variabilidade genética, para a aplicação de métodos apropriados de
avaliação e seleção de caracteres superiores (BORÉM, ALMEIDA & KIIHL, 1999).
O processo de hibridização é utilizado por melhoristas como forma de
recombinação gênica entre diferentes genótipos, de modo a expor a variabilidade
genética. Sendo assim, recorre-se ao cruzamento de dois ou mais cultivares elites para
a obtenção de plantas que reúnam novas e melhores características (BONETTI, 1983).
Nos últimos 50 anos, o método de hibridização artificial tem sido o mais utilizado
e mais comum para criação de variabilidade genética intraespecífica, tendo como
grande sucesso na história, a incorporação do gene contra o crescimento (semi-anão)
nas culturas do trigo e arroz, além do melhoramento do milho (BAENZIGER et al.,
2006).
As populações utilizadas no melhoramento de plantas são obtidas pelos
melhoristas para servirem como fonte de novos cultivares. Os principais tipos de
populações de melhoramento, tanto para espécies autógamas quanto para alógamas,
são obtidas através de cruzamentos biparentais, tais como: populações F2 e derivadas
de retrocruzamento (BERNARDO, 2002).
De maneira geral, a maioria das hibridações artificiais em plantas autógamas
envolve cruzamentos apenas entre dois genitores (biparentais). A maior limitação dos
cruzamentos biparentais está na variação genética e no potencial de recombinação que
são baixos devido ao “pool” gênico, ou seja, base genética inicialmente restrita e
também devido ao posterior processo de autofecundação, que vai restringindo a
recombinação genética na medida que a população tende à homozigose (DESTRO &
MONTALVÁN, 1999).
12
Diversos programas de melhoramento genético têm como objetivo principal o
aumento da base genética, através do estudo da similaridade dos ancestrais dos
cultivares em uso (ARANTES & MIRANDA, 1993). Para a obtenção de novos cultivares,
os melhoristas utilizam métodos de melhoramento, que variam de seleções fenotípicas
a técnicas sofisticadas desenvolvidas pela genética molecular. Assim, na formação de
cultivares melhorados, os métodos de melhoramento têm sido modificados ou
adaptados, de acordo com as características de interesse.
2.5.1. Técnica de hibridização
Na cultura da soja, a hibridização é feita manualmente, utilizando-se pinça para
emascular a flor que será polinizada (feminina) e depositar o pólen no seu estigma.
Apesar de ser um procedimento simples, requer habilidade no manuseio, para evitar
danos às pequenas e frágeis estruturas florais. Os instrumentos utilizados para a
execução da hibridização são: uma pinça de ponta fina (de relógio), etiquetas plásticas
para identificação, frascos para armazenar as flores e uma lupa (10x) (BORÉM,
ALMEIDA & KIIHL, 1999).
O período do dia durante o qual se realiza a emasculação são fatores
importantes, aliados, às condições de umidade e temperatura, e seus efeitos sobre as
flores emasculadas. Geralmente as flores são muito sensíveis a altas temperaturas e
baixa umidade relativa do ar e, se emasculadas nestas condições irão secar e deixar de
produzir semente, mesmo que a polinização tenha sido realizada com sucesso. Em
virtude de essas condições serem variáveis de ano a ano e até mesmo de um dia para
outro, o melhorista deve variar o período de emasculação de acordo com cada
condição particular. Se os materiais diferem em seu ciclo, utiliza-se o escalonamento
das datas de semeaduras. (BONETTI, 1983).
13
2.5.2. Hibridização na formação das populações segregantes
O processo para obtenção dos biparentais consiste no cruzamento entre duas
cultivares ou linhagens diferentes e contrastantes. Devem ser escolhidas visando o
aumento da variabilidade, bem como a complementação em relação aos caracteres de
importância agronômica (BONETTI, 1983).
Por outro lado, os cruzamentos múltiplos permitem a conjugação de genes de
diversos cultivares ou linhagens que não seria possível de se obter com a combinação
de apenas dois genitores, como nos biparentais. O cruzamento quádruplo (quatro
genitores) é realizado através da combinação de dois híbridos simples, na geração F1,
ou com segregantes de gerações subseqüentes. Os óctuplos (oito genitores) são
realizados através da combinação de dois híbridos quádruplos, na geração F1, ou com
segregantes de gerações subseqüentes. No Brasil, os cruzamentos múltiplos ainda são
pouco estudados, mas ALLIPRANDINI (1996) considera que a avaliação correta de
parâmetros inerentes a cruzamentos múltiplos, é de fundamental importância quando
se objetiva estudar os mesmo em programas de seleção recorrente, bem como na
ampliação da base genética do germoplasma utilizado.
2.6. Permuta Genética ou “Crossing-over” e Mapa Genético
Permuta genética ou “crossing-over”, é o mecanismo que possibilita a
recombinação de genes ligados através da troca de partes entre cromátides não irmãs
de cromossomos homólogos. Este fenômeno ocorre durante a prófase I da meiose,
quando eles se associam de tal maneira que, no paquíteno, o pareamento ocorre ao
longo de todo seu comprimento, havendo troca de alelos entre si, aumentando
consideravelmente a variabilidade genética (Figura 1). A estimativa da freqüência de
14
crossing-over pode ser obtida a partir da descendência de um cruzamento teste ou da
geração F2.
Figura 1. Ocorrência de crossing-over na Prófase 1 da meiose, entre cromátides não
irmãs (Criada por Pearson Education, Inc 2007).
A meiose é responsável pela segregação genética observada na progênie de
indivíduos heterozigotos. A divisão meiótica é de fundamental importância para a
geração de variabilidade por meio da divisão reducional e independente dos
cromossomos e dos crossing-over. O número de gametas possíveis com n pares de
cromossomos é dado por 2n.
O conhecimento de mapas genéticos é considerado uma das aplicações de
maior impacto da tecnologia de marcadores moleculares na análise genética de
espécies, e, no melhoramento de plantas, seu início foi a partir do reconhecimento do
fenômeno da recombinação genética. O mapeamento genético toma como base a
15
existência de correlação positiva entre a distância de dois genes e a freqüência de
“crossing-over” entre eles, e que a probabilidade de ocorrer crossing-over entre dois
marcadores é menor, quanto menor for a distância entre eles, ou seja, a sua ocorrência
reflete a distância genética entre os locos. Essa distância é expressa pela unidade
centiMorgan (cM), e é calculada com base na freqüência de recombinação por meio de
funções de mapeamento, onde um centiMorgan é igual a um por cento de permuta
(RAMALHO, SANTOS & PINTO, 1996).
No melhoramento de plantas, os mapas genéticos possibilitam a análise
completa dos genomas, a decomposição de características genéticas complexas nos
seus componentes mendelianos, a localização das regiões genômicas que controlam
caracteres de importância, a quantificação do efeito destas regiões na característica
estudada e a canalização de toda esta informação para uso em programas de
melhoramento. Três requisitos básicos são necessários para o seu desenvolvimento:
reprodução sexuada, produção de descendentes e uma fonte de marcadores
moleculares com comportamento Mendeliano (FERREIRA & GRATTAPAGLIA, 1998).
Alguns resultados utilizados em mapas genéticos foram encontrados por
CREGAN et al., (1999), combinando resultados entre populações de soja, através de
mapa de ligação altamente saturado no seu genoma, contendo marcadores
moleculares SSR (simple sequence repeat) e RFLP (restriction fragment length
polymorphism). Desta forma, este mapa pode ser usado para identificar polimorfismo
através da avaliação de crossing-over em progênies de parentais intercruzados.
2.7. PCR – Reação em cadeia da polimerase
A reação em cadeia da polimerase (Polymerase Chain Reaction – PCR) é a
amplificação enzimática de uma seqüência específica de DNA, visando a produção de
milhões de copias desta seqüência, na presença da enzima DNA polimerase. Foi
descrita pela primeira vez por Kary Mullis, em meados da década de 80 (FARAH, 2000).
16
A reação de PCR se baseia no anelamento e extensão enzimática de um par de
oligonucleotideos (pequenas moléculas de DNA de fita simples) utilizados como
iniciadores (primers) que delimitam a seqüência de DNA de fita dupla, alvo da
amplificação. Seu ciclo envolve três etapas: desnaturação (elevação da temperatura
entre 92 a 95°C), anelamento (redução da temperatura entre 35 a 60°C, dependendo
da seqüência e do tamanho do primer) e extensão (elevação da temperatura a 72°C,
temperatura ótima para funcionamento da enzima DNA polimerase). Normalmente
estas etapas são repetidas por cerca de 30 a 45 ciclos (FERREIRA & GRATTAPAGLIA,
1998).
2.7.1. Marcadores Moleculares
O processo de seleção de genótipos resistentes pelas técnicas convencionais é
relativamente demorado e de execução laboriosa, além de não possuir muita garantia
devido à dependência de condições ambientais adequadas. Técnicas de biotecnologia,
como os marcadores moleculares são de grande utilidade, principalmente no processo
de caracterização e seleção de genótipos resistentes. Marcadores moleculares são
características de DNA que diferenciam dois ou mais indivíduos e são herdadas
geneticamente. Os distintos tipos de marcadores moleculares, hoje disponíveis,
diferenciam-se pela tecnologia utilizada para revelar variabilidade em nível de DNA e,
assim, variam quanto à habilidade de detectar diferenças entre indivíduos, custo,
facilidade de uso, consistência e repetibilidade (MILACH, 1998).
Em termos de variabilidade genética, os marcadores moleculares, permitem
compreender e organizar a variabilidade genética de um programa de melhoramento de
forma única, isto é, acessando a variabilidade do DNA que não é influenciada pelo
ambiente, por exemplo, os caracteres morfológicos e fenotípicos de uma planta em
geral. A primeira conseqüência disto é a possibilidade de planejar os cruzamentos de
um programa, de forma a maximizar as diferenças genéticas entre genótipos elites,
17
diferenças essas que muitas vezes não podem ser observadas em nível de fenótipo. A
segunda é a possibilidade de organizar o germoplasma do programa em “pools”
gênicos, facilitando a escolha de parentais e diminuindo o número de combinações a
serem feitas pelo melhorista. Como conseqüência do estudo da variabilidade genética,
muitas vezes é possível identificar o padrão molecular (fingerprinting) de genótipos de
interesse, que podem ser, posteriormente, utilizados para a proteção do germoplasma
(MILACH, 1998).
LANDE & THOMPSON (1990), sugeriram que os marcadores moleculares
também podem ser utilizados para descobrir novos genes e alelos em germoplasmas
exóticos, podendo, posteriormente, ser incorporados a germoplasmas elites para o
aumento do potencial produtivo, assim como, da diversidade genética.
2.7.2. Marcadores Moleculares “Microssatélites”
Os microssatélites são seqüências de um a seis pares de bases repetidas e
adjacentes, distribuídas no genoma. Esse tipo de marcador utiliza iniciadores
específicos que amplificam regiões com DNA repetitivo. O desenvolvimento desses
iniciadores é um processo elaborado e caro. Mas, uma vez disponíveis, o custo da
técnica assemelha-se a de outros marcadores, como RFLPs e RAPDs, que são menos
onerosos (POWELL et al., 1996; MILACH, 1998).
A estabilidade dos microssatélites resulta em marcadores altamente polimórficos,
multialélicos, que são extremamente úteis em estudos de Genética. Os alelos diferem
porque mostram números distintos de repetições em tandem, oriundos de crossing-over
desigual durante a meiose ou ao deslize da DNA polimerase durante a duplicação da
molécula (PINTO et al., 2001). A presença dessas características faz com que os
microssatélites sejam marcadores ideais para mapeamento genético de genomas, para
identificação e discriminação de genótipos e estudos de genética de populações.
18
Estudos dessa magnitude foram realizados por PRIOLLI et al., (2002), com o
objetivo de caracterizar cultivares brasileiros de soja, através de marcadores
microssatélites. O polimorfismo dos marcadores microssatélites é revelado pela PCR –
reação em cadeia da polimerase, por amplificação do DNA genômico total, utilizando-se
dois primers únicos, compostos de seqüências curtas de nucleotídeos, e, portanto,
definem o loco de microssatélites. As reações de amplificação podem ser iniciadas com
pequenas quantidades de DNA e os produtos da amplificação são visualizados em géis
de agarose ou poliacrilamida. A formulação do gel exerce influência sobre o número de
alelos detectados. Géis de poliacrilamida desnaturante permitem separação de
fragmentos que diferem em apenas um par de bases, enquanto géis de agarose
apresentam resolução acima de quatro pares de bases. Os géis de poliacrilamida levam
à detecção de um número maior de alelos por loco, essencial para análise de
polimorfismos de microssatélites de repetições dinucleotídicas, uma vez que as
amplificações são em torno de 130 a 200pb. Por outro lado, a agarose não é capaz de
resolver diferenças da ordem de 2 pb, ou seja, de um dinucleotídeo (PINTO et al.,
2001).
A maior vantagem dessa técnica é o elevado polimorfismo revelado, o que a
tornará uma das melhores opções para uso na caracterização de cultivares e
mapeamento genético, especialmente em germoplasma aparentado e de baixa
variabilidade, como é o caso de espécies como a soja. Nos últimos anos, marcadores
do tipo microssatélites têm sido a ferramenta molecular mais utilizada em estudos
ecológicos e genéticos (MILACH, 1998).
2.8. Estudo de populações
A estrutura de uma população é definida pela freqüência dos alelos que
compõem os diferentes genótipos dos diferentes indivíduos integrantes da população.
O seu conhecimento é indispensável ao melhorista para realizar e/ou, predizer,
19
mudanças em magnitude, alem de fornecer as bases necessárias para a compreensão
de como se processa a evolução (CRUZ, 2005). Segundo FALCONER (1989), uma
população pode ser definida como um conjunto de indivíduos que compartilham seus
genes através da reprodução.
As propriedades genéticas das populações são determinadas a partir do
conhecimento de suas freqüências alélicas e genotípicas. As freqüências alélicas
correspondem às proporções dos diferentes alelos de um determinado gene na
população. As freqüências genotípicas, por sua vez, são as proporções dos diferentes
genótipos na população de indivíduos (RAMALHO, SANTOS & PINTO, 1996).
2.9. Parâmetros genéticos
As variedades de soja diferenciam-se com relação a diversos caracteres
agronômicos, tais como: altura da planta, altura de inserção da primeira vagem, número
de nós, número de vagem por plantas, número de sementes por vagem, peso de cem
sementes, produtividade, resistência a doenças e pragas, etc. A importância do
conhecimento da variabilidade genética nos programas de melhoramento, ou seja, o
quanto desta variabilidade está relacionado a diferenças genéticas, permite conhecer o
potencial da população para a seleção (RAMALHO, SANTOS & PINTO, 1996). De
acordo com o mesmo autor, um dos parâmetros genéticos de maior utilidade para os
melhoristas é a estimativa da herdabilidade (h2), que permite antever a possibilidade de
sucesso com a seleção, uma vez que reflete a proporção da variação fenotípica que
pode ser herdada.
A avaliação de famílias sem repetições, intercaladas com testemunhas,
possibilitando a estimativa do componente ambiental associado à variância fenotípica
das populações em estudo, é uma alternativa para a estimativa de parâmetros
genéticos quando ocorre limitado número de sementes e a possível segregação em
gerações iniciais (BACKES et al., 2002).
20
2.9.1. Herdabilidade
A herdabilidade tem grande importância ao melhorista de plantas, uma vez que
expressa a razão da variância genética pela variância fenotípica. A função mais
importante da herdabilidade no estudo genético de um caráter métrico é o seu papel
preditivo, expressando a confiança do valor fenotípico como um guia para o valor
genético. (FALCONER, 1989).
A herdabilidade constitui-se na proporção herdável da variabilidade fenotípica.
Sua principal finalidade consiste na estimação de ganhos por seleção. A mesma, é
calculada em unidade de seleção e geralmente por indivíduo ou família. A grande faixa
na variação das estimativas de herdabilidade para um mesmo caráter pode ser
atribuída à amostragem e às diferenças populacionais e ambientais (BACKES et al.,
2002; COCKERHAM & MATZINGER, 1985).
De acordo com RAMALHO, SANTOS & PINTO (1996), é possível estimar dois
tipos de herdabilidade: herdabilidade no sentido amplo e herdabilidade no sentido
restrito, sendo a diferença entre ambas localizada no numerador da fração que define o
coeficiente de herdabilidade. A herdabilidade no sentido amplo envolve toda variância
genética, tem importância no caso de plantas que apresentam propagação vegetativa,
devido o genótipo ser integralmente herdado. A herdabilidade no sentido restrito
considera apenas a variância genética aditiva, aquela que é fixada pela seleção, sendo,
na maioria dos casos a mais importante para os melhoristas.
A herdabilidade varia de acordo com as diversas características agronômicas,
sendo os fatores que afetam na estimativa, o método utilizado para estimar o valor da
herdabilidade, a diversidade na população, o nível de endogamia da população, o
tamanho da amostra avaliada, o número e tipo de ambientes considerados, a unidade
experimental considerada e a precisão na condução do experimento e da coleta de
dados. (BORÉM & MIRANDA, 2005). Os mesmos autores afirmam que, a escolha do
método de cálculo da herdabilidade, depende dos recursos genéticos disponíveis e da
finalidade da estimativa.
21
O caráter produção, tratando-se de um caráter quantitativo, controlado por
muitos genes, sofre maior influência ambiental. Normalmente, as estimativas de
herdabilidade são menores em comparação aos demais caracteres agronômicos, além
disso, para o mesmo caráter, destaca-se as variâncias devidas à dominância, que
colaboram para a obtenção de baixas estimativas de herdabilidade no sentido restrito.
Tal constatação está de acordo com os resultados obtidos por CAMPOS (1979),
DESTRO et al., (1987), BACKES et al., (2002), MUNIZ et al., (2002).
Segundo HERBERT & BERNARD (1967), existe um consenso entre os
melhoristas no que concerne ao número de repetições e locais que devem ser
empregados como padrão para obtenção das estimativas do coeficiente de
herdabilidade, sendo o ideal duas repetições dentro de dois locais. O coeficiente de
herdabilidade pode variar de 0 e 1, no caso em que H = 1, o fenótipo é completamente
determinado pelo genótipo, não tendo o ambiente influência sobre a manifestação do
caráter (ALLARD, 1974).
As estimativas do coeficiente de herdabilidade podem ser obtidas por várias
metodologias, sendo mais usual em testes finais, o método dos componentes de
variância, proposto por HANSON et al., (1956), o método com base na geração F2 e no
retrocruzamento do F1 com cada pai endógamo, proposto por WARNER (1952), é mais
usado para as gerações iniciais. Dentre as outras metodologias pode-se destacar: a
metodologia de FREY & HORNER (1956), que envolve a computação da herdabilidade
em unidades-padrão, que são obtidas calculando-se a regressão sobre os dados
codificados em termos de unidades de desvio padrão; e o método de SMITH & KINMAN
(1965), que envolve uma modificação no uso da regressão pai-filho para estimar a
herdabilidade.
22
2.9.2. Ganho genético ou resposta à seleção
O ganho genético ou resposta à seleção é a diferença entre a média fenotípica
dos descendentes dos progenitores selecionados e a média da geração paternal
(população) antes da seleção (FALCONER, 1989). Segundo o mesmo autor, a equação
R = h2 x S proporciona um meio de predição, baseado em observações feitas
unicamente nos indivíduos da geração paterna antes da seleção, uma vez que R é o
ganho genético, h2 é a herdabilidade e S é o diferencial de seleção. No que se refere à
predição, para uma maior acurácia, há a necessidade de se conhecer as causas que
determinam a magnitude do diferencial de seleção, podendo-se destacar: a proporção
do grupo selecionado e o desvio-padrão do caráter.
Desta forma, padronizando-se a equação da resposta, pode-se calcular: R/�P =
(S/�P) x h2, onde o diferencial de seleção padronizado é denominado intensidade de
seleção (i), e portanto, a equação R = S x h2 pode ser definida da seguinte forma: R = (i
x �P) x h2. O diferencial de seleção é estimado por S = i x �p, sendo i, a intensidade de
seleção, determinado por meio de tabelas das propriedades da distribuição normal,
calculado através da expressão z/p, em que “z” é a altura da ordenada no ponto de
truncamento, e “p” a proporção selecionada, ou seja, a proporção da população que cai
além do ponto de truncamento e �p = desvio-padrão fenotípico (FALCONER, 1989). O
diferencial de seleção padronizado (i) é obtido considerando-se o percentual de
genótipos selecionados na geração atual (CRUZ, REGAZZI & CARNEIRO, 2004). Este
valor é utilizado para se calcular o ganho genético predito na geração seguinte.
A obtenção de informações a respeito dos parâmetros do complexo genótipo-
ambiente é, portanto, de grande importância para o melhorista. Nas espécies
cultivadas, quanto mais precisas forem as estimativas, melhores serão as previsões do
melhorista, possibilitando, antever melhor o ganho esperado com a aplicação de
diferentes tipos e intensidades de seleção (ALLARD, 1974).
23
3. REFERENCIAS
AHRENT, D. K.; CAVINESS, C. E. Natural cross-pollination of twelve soybean cultivars
in Arkansas. Crop Sci, v. 34, p. 376-378, 1994.
ALLARD, R. W. Princípios de melhoramento genético das plantas. Rio de Janeiro:
Edgar Blücher, 1974, p.381.
ALLIPRANDINI, L. F. Potencialidade de cruzamentos quádruplos de soja com
ênfase na produtividade de grãos. 1996. 174 f. Tese (Doutorado em Genética e
Melhoramento de Plantas) - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”,
Universidade de São Paulo, Piracicaba, 1996.
APUYA, N.; FRAZIER, B.; KEIM, P.; ROTH, E. J.; LARK, K. G. Restriction length
polymorphisms as genetic markers in soybean, Glycine max (L.) Merr. Theor. Appl.
Genet, v. 75, p. 889–901, 1988.
ARANTES, N. E.; MIRANDA, M. A. C. Melhoramento genético e cultivares de soja para
o cerrado da região sudeste do Brasil. In: ARANTES. N. E.; SOUZA. P. I. M. (Ed.).
Cultura da soja nos cerrados. Piracicaba: Associação Brasileira para Pesquisa da
Potassa e do Fosfato, 1993, p. 209-227.
BACKES, R. L.; REIS, M. S.; SEDIYAMA, T.; CRUZ, C. D.; TEIXEIRA, R. C. de.
Estimativas de parâmetros genéticos em populações F5 e F6 de soja. Rev. Ceres,
Viçosa, v. 49, n. 282, p. 201-216, 2002.
BAENZIGER, P. S.; RUSSELL, W. K.; GRAEF, G. L.; CAMPBELL, B. T. Improving lives:
50 years of crop breeding, genetics, and cytology (C-1). Crop Sci., v. 46, p. 2230-2244,
2006.
24
BERNARDO, R. Breeding for quantitative traits in plants. Woodbury: Stemma Press,
2002, 360p.
BONETTI, L. P. Cultivares e seu melhoramento genético. In: FUNDAÇÃO CARGILL.
Soja genética e melhoramento, v. 2, p. 741–800. 1983.
BORÉM, A.; ALMEIDA, L. A.; KIIHL, R. A. S. Hibridização em soja. In: BORÉM, A.
Hibridização artificial de plantas. Viçosa: UFV, 1999, p. 443-462.
BORÉM, A.; MIRANDA, G. V. Melhoramento de Plantas. 4. ed. Viçosa: UFV, 2005, p.
525.
CAMÂRA, G. M. S. Soja: tecnologia da produção. Piracicaba: Publique, 1998, p. 293.
CAMPOS, L. A. C. Estudo da heterose, da herdabilidade e de correlações de
algumas características agronômicas em cruzamentos de soja (Glycine max (L.)
Merrill). 1979. 76 f. (Dissertação de mestrado em genética e melhoramento vegetal) –
Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 1979.
COCKERHAM, C. C.; MATZINGER, D. F. Selection response based on selfed
progenies. Crop Sci., v. 25, p. 483 - 488, 1985.
COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. CONAB. Indicadores da
agropecuária. Estimativa de safras – levantamento safra 2006/2007. Disponível em:
<http://www.conab.gov.br/download/safra/boletim_safra9_06.pdf>. Acesso em: 20 de
maio de 2007.
COOPER, H. D.; SPILLANE, C.; HODGKING, T. Broadening the genetic base of crops:
an overview. In: COOPER, H. D.; SPILLANE, C.; HODGKING, T. (Ed.). Broadening the
genetic base of crop production. Wallingford: CABI, 2001, p.395-399.
25
CREGAN, P. B; JARVIK, T; BUSH, A. L; SHOEMAKER, R. C; LARK, K. G; KAHLER, A.
L; KAYA, N; VANTOAI, T. T; LOHNES, D. G; CHUNG, J.; SPECHT, J. E. An integrated
genetic linkage map of the soybean genome. Crop Sci, v. 39, p.1464-1490, 1999.
CRUZ, C. D. Principios de genetica quantitativa. Viçosa: UFV, 2005, 394 p.
CRUZ, C. D; REGAZZI, A. J; CARNEIRO, P. C. S. Modelos biométricos aplicados ao
melhoramento genético. 3ed. Editora UFV, Viçosa, v.1, 2004, 480 p.
DELANNEY, X. RODGERS, D. M.; OALMER, R. G. Relative contribution among
ancestral lines to North American soybean cultivars. Crop Sci., v. 23, p. 944-949, 1983.
DESTRO, D.; MONTALVÁN, R. Seleção recorrente em plantas autógamas. In:
DESTRO, D.; MONTALVÁN, R. Melhoramento genético de plantas. Londrina: UEL,
1999, p. 271-281.
DESTRO, D.; SEDIYAMA, T.; SILVA, J. C.; SEDIYAMA, C. S.; THIÉBAUT, J. T. L.
Estimativas de herdabilidade de alguns caracteres, em dois cruzamentos de soja.
Pesquisa Agropec. Bras., v. 22, p. 291-304, 1987.
DUDLEYM H. W.; LAMBERT, R. J. Ninety generations of selection for oil and protein in
maize. Maydica, Bergamo, v. 37, p. 81-87, 1992.
EMBRAPA. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Centro Nacional de
Pesquisa de Soja. Tecnologia de producao de soja - regiao central do Brasil 2007.
Londrina: Embrapa Soja - Embrapa Cerrados - Embrapa Agropecuaria Oeste, 2006,
225 p.
FALCONER, D. S. Introduction to quantitative genetics. London: Oliver and Boyd,
1989, p.365.
26
FARAH, S. B. DNA no diagnóstico das doenças humanas. In: ______. DNA segredos
& mistérios. São Paulo: Sarvier, 2000. Cap. 5, p. 103-140.
FEHR, W. R. Principles of cultivar development. 3. ed. Ames: Macmillian Publishing
Company, 1993, v. 1, p. 527.
FEHR, W. R.; CAVINESS, C. E. Stages of soybean development. Ames: Iowa State
University. Iowa Cooperative Extensive Service, 1981,12 p. (Special Report, 80).
FERREIRA, M. E.; GRATTAPAGLIA, D. Introdução ao uso de marcadores
moleculares em análise genética. Brasília: EMBRAPA, CENARGEM, 1998, p. 220.
FREY, K. J.; HORNER, T. Hertability in standart units. Agronomy Journal, v. 48, p. 268
– 272, 1956.
GIZLICE, Z.; CARTER Jr, T. E.; BURTON, J. W. Genetic diversity in North America
soybean: I. Multivariate analysis of founding stock and relation to coefficient of
parentage. Crop Sci., v. 33, p. 614 - 20, 1993.
GIZLICE, Z.; CARTER Jr, T.E.; BURTON, J. W. Genetic base for North American public
soybean cultivars released between 1947 and 1988. Crop Sci., v. 34, n. 5, p. 1143 –
1151, 1994.
HANSON, W. D. The breakup of initial linkage blocks under selected mating systems.
Genetics, v. 44, p. 857 – 868, 1959.
HANSON, C. H.; ROBINSON, H. F.; COMSTOCK, R. E. Biometrical studies of yield in
segregating populations of Korean lespedeza. Agronomy Journal., v. 48, n. 6, p. 68 –
72, 1956.
27
HERBET, W. J.; BERNARD, R. L. Genetics of quantitative characters. In: NORMAM, A.
G. (Ed.). The soybean. London: Academic Press, 1967, p. 24 – 47.
HIROMOTO, D. M.; VELLO, N. A. The genetic base of Brazilian soybean (Glycine Max
(L.) Merrill) cultivars. Revista Brasileira de Genética, v. 9, p. 295 - 306, 1986.
HOISINGTON, D.; KHAIRALLAH, M.; REEVES, T.; RIBAUT, J. M.; SKOVMAND, B.;
TABA, S.; WARBURTON, M. Plant genetic resources: what can they contribute toward
increased crop productivity? Proc. Natl. Acad. Sci., v. 96, p. 5937 - 5943, 1999.
KEIM, P.; SHOEMAKER, R. C.; PALMER, R. G. Restriction fragment length
polymorphism diversity in soybean. Theor. Appl. Genet., v. 77, p. 786 – 792, 1989.
KIIHL, R. A. S.; ALMEIDA, L. A. O futuro do melhoramento genético como agregador de
tecnologia via semente. In: TECNOLOGIA E COMPETITIVIDADE DA SOJA NO
MERCADO GLOBAL, 2000, Cuiabá. Anais. Cuiabá: Fundação Mato Grosso, 2000, p.
45 – 47.
LANDE, R.; THOMPSON, R. Efficiency of marker-assisted selection in the improvement
of quantitative traits. Genetics, v. 124, p. 743 – 756, 1990.
MILACH, S. C. K. Marcadores de DNA. Biotecnologia Ciência e Desenvolvimento.
Brasília, v. 1, n. 5, p. 14 – 17, 1998.
MULLER, L. Morfologia, anatomia e desenvolvimento. In: MIYASAKA, S.; MEDINA, J.
C. (Ed.). A soja no Brasil. Campinas: Instituto de Tecnologia de Alimentos, 1981, p. 73
- 104.
28
MUNIZ, F. R. S.; MAURO, A. O. DI.; UNÊDA-TREVISOLI, S. H.; OLIVEIRA. J. A.;
BÁRBARO, I. M.; ARRIEL, N. H. C.; COSTA, M. M. Parâmetros genéticos e fenotípicos
em populações segregantes de soja. Revista Brasileira de Oleaginosas e Fibrosas,
v. 6, n. 3, p. 609 – 616, 2002.
NASS, L. L.; MIRANDA-FILHO, J. B.; SANTOS, M. X. Uso de germoplasma exótico no
melhoramento. In: NASS, L. L.; VALOIS, A. C. C.; MELO, I. S.; VALADARES-INGLIS,
M. C. (Ed.). Recursos genéticos e melhoramento de plantas, 2001, p.101-122.
PEARSON EDUCATION, Crossing-over. Disponível em:
<http://phschool.com/.../labbench/lab3/crossovr.html> Acesso em: 10 de junho de 2007.
PEDERSON, D.G. Arguments against intermating before selection in a self-fertilizing
species. Theor. Appl. Genet., v. 45, p. 157 – 162, 1974.
PEREIRA, A. A.; ZAMBOLIM, L.; CHAVES, G. M. Melhoramento visando a resistência a
doenças. Informe Agropecuário, Belo Horizonte, v. 11, n. 122, p. 82-92, 1985.
PINTO, L. R.; VIEIRA, M. L. C.; SOUZA, A. P.; SOUZA JUNIOR, C. L. Isoenzimas e
microssatelites em plantas. Biotecnologia Ciencia & Desenvolvimento. Brasilia, n.
20, p. 16 – 19, 2001.
PINTO, L. R. ; VIEIRA, M. L. C. ; SOUZA JUNIOR, C. L. ; SOUZA, A. P. Reciprocal
recurrent selection effects on the genetic structure of tropical maize populations
assessed at microsatellite loci. Genetics and Molecular Biology, Ribeirão Preto, v. 26,
n. 3, p. 355-364, 2003.
PIPER, T. E.; FEHR, W. R. Yield improvement in a soybean population by utilizing
alternative strategies of recurrent selection. Crop Sci., v. 27, p.172-178, 1987.
29
PRIOLLI, R. H. G.; MENDES-JUNIOR, C. T.; ARANTES, N. E.; CONTEL, E. P. B.
Characterization of Brazilian soybean cultivars using microsatellite markers. Genetic
and Molecular Biology, v. 25, n. 2, p. 185-193, 2002.
PRIOLLI, R. H. G.; MENDES-JÚNIOR, C. T.; SOUSA, S. M. B; SOUSA, N. E. A;
CONTEL, E. P. B. Diversidade genética da soja entre períodos e entre programas de
melhoramento no Brasil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 39, n. 10, p.
967-975, 2004.
POWELL, W.; MACHRAY, G. C.; POVAN, J. Polymorphism revealed by simple
sequence repeats. Trends Plant. Science, v. 1, p. 215-222, 1996.
RAMALHO, M. A. P.; SANTOS, J. B. dos; PINTO, C. B. Genética na agropecuária. 5.
ed. São Paulo: Globo, 1996.
RASMUSSON, D. C.; PHILLIPS, R. L. Plant breeding progress and genetic diversity
from de novo variation and elevated epistasis. Crop Sci., Madison, v. 37, p. 303-310,
1997.
SEDIYAMA, T.; PEREIRA, M. G.; SEDIYAMA, C. S.; GOMES, J. L. Cultura da soja.
Viçosa: UFV, 1985, 96p.
SMITH, J. D.; KINMAN, M. L. The use of parent – offspring regression as an estimator of
heritability. Crop Sci., v. 5, n. 6, p. 595 – 596, 1965.
URBEN FILHO, G.; SOUZA, P. I. M. de. Manejo da cultura da soja sob cerrado: época,
densidade e profundidade de semeadura. In: ARANTES, N.E.; SOUZA, P.I. M. de (Ed.).
Cultura da soja nos cerrados. Piracicaba: Potafos, 1993, p.267-298.
30
VAN SCHAIK, P. H.; PROBST, A. H. Effects of some environmental factors on flower
production and reproductive efficiency in soybeans. Agronomy Journal, v. 50, p. 192-
197, 1958.
VELLO, N. A. Ampliação da base genética do germoplasma e melhoramento de soja na
ESALQ/USP. In: CÂMARA, G. M. S., MARCOS FILHO, J.; OLIVEIRA, E. A. M., (Ed.)
Simpósio sobre cultura e produstividade da soja. Piracicaba, FEALQ, 1992, p. 60-
81.
VERMA, M. M.; KOCHHAR, S.; KAPOOR, W. R. The assessment of biparental
approach in a wheat cross. Pflanzenzuecht, v. 82, p. 174-181, 1979.
WARNER, J. N. A method for estimating heritability. Agronomy Journal, v. 44, n. 8, p.
427 – 430, 1952.
YORINORI, J. T. Riscos de surgimento de novas doencas na cultura da soja. In:
CONGRESSO DE TECNOLOGIA E COMPETITIVIDADE DA SOJA NO MERCADO
GLOBAL, 1., 2000, Cuiaba. Anais..., p. 165-169.
YU, J.; BERNARDO, R. Changes in Genetic Variance during Advanced Cycle
Breeding in Maize. Crop Sci., Madison, v. 44, p. 405-410, 2004.
31
CAPÍTULO 2 - CROSSING-OVER COMO FONTE DE VARIABILIDADE EM
CRUZAMENTOS DE SOJA
RESUMO
A variabilidade entre progênies é criada pela segregação cromossômica independente
dos genes e pela recombinação genética intracromossomal durante a meiose. O
objetivo deste estudo foi analisar a variabilidade derivada de crossing-overs em
cruzamentos biparentais (G2 e J2), quádruplos (G4 e J4) e óctuplos (G8 e J8),
avaliados em populações segregantes derivadas de parentais contrastantes para
resistência ao nematóide de cisto da soja (raça 3) – NCS – e ao oídio - O. A análise foi
realizada em populações F2, através de marcadores SSR (single sequence repeat)
concentrados em uma região de 55 cM ao redor do gene rmd (resistência ao oídio) e
rhg1 (resistência ao NCS). Após o teste dos marcadores, quanto ao polimorfismo,
apenas marcadores polimórficos foram utilizados para detectar crossing-over. Todos os
marcadores analisados foram não significativos pelo teste de qui-quadrado (P > 0,05),
indicando que os valores observados se ajustam à proporção genotípica esperada em
F2 (1:2:1). As maiores médias de crossing-over por genótipo foram obtidas para G4
(4,00), no grupo G, e J8 (2,91), no grupo J. Por outro lado, as maiores médias de
crossing-over considerando o número de gerações para formar cada população, foram
para G2 (2,02) e J8 (0,97). A recombinação entre alelos ocorreu em algumas
populações, entretanto para G4 e J8 em 1,89% dos genótipos não ocorreram. Em geral,
nos cruzamentos com maior número de parentais envolvidos a ocorrência de crossing-
over foi maior, sendo satisfatórios na criação de variabilidade. O progresso no
melhoramento de soja tem sido alcançado em partes pela criação de novas
combinações alélicas dentro dos cromossomos.
Palavras-chave: Glycine max, crossing-over, cruzamentos múltiplos, SSR
32
CROSSOVER AS SOURCE OF VARIABILITY IN SOYBEAN CROSSES
ABSTRACT
The variability among the progenies is created by chromosome segregation,
independent assortment of genes, and intra-chromosomal genetic recombination during
meiosis. The objective of this study was to analyze the variability derived from
crossovers in soybean biparental (G2 and J2), quadruple (G4 and J4) and octuple (G8
and J8) crosses, measured in segregant population derived from contrasting parental
regarding their resistance to cist nematode (race 3) – SCN and powdery mildew – PM.
The analyses were made in F2 population through SSR (single sequence repeat)
markers located in a 55CM region around Rmd (powdery mildew) and Rhg1 (cist
nematode) resistance genes. After screening makers for their polymorphism, only
polymorphic markers were used to detect crossovers. All markers were not significant by
chi-square test (P > 0.05), showing that observed values corroborates to genotypic
inheritance ratio expected in F2 population (1:2:1). Thus, the higher average of
crossovers for some populations were observed for G4 (4.00), at linkage group G and J8
(2.91), at linkage group J. On the other hand, the higher average of crossovers
considering the generation number to form each population, was found for G2 (2.02)
and J8 (0.97). The recombination between alleles occurred in some populations,
however, to G4 and J8, in 1.89% of the genotypes not showing crossover. In general,
the crosses with larger numbers of parents showed higher number of crossovers, being
very satisfactory for the creation of genetic variability. Soybean breeding progress has
been accomplished in part by creating on new within_chromossome allele combinations.
Key words: Glycine max, crossing-over, multiple crosses, SSR
33
1. Introdução
O progresso no melhoramento de plantas é baseado na habilidade de selecionar
genótipos superiores em progênies heterogêneas, obtidas através de cruzamentos
entre parentais divergentes para caracteres agronômicos. Estudos sobre a variabilidade
genética da soja têm destacado que o germoplasma brasileiro (BONETTI, 1983;
DELANNEY et al., 1983; HIROMOTO & VELLO, 1986; PRIOLLI et al., 2002) e o
americano (APUYA et al., 1988; KEIM et al., 1989; GIZLICE et al., 1994), provêm de
base genética restrita, tendo se originado de poucas linhagens ancestrais.
A variabilidade entre as progênies é criada pela segregação cromossômica
independente dos genes e pela recombinação genética intracromossomal durante a
meiose. A divisão meiótica é de fundamental importância para a geração de
variabilidade por meio da divisão reducional independente dos cromossomos e dos
crossing-overs. A mesma é responsável pela segregação genética observada na
progênie de indivíduos heterozigotos. A ampliação da base genética dos cultivares de
soja é de extrema importância, para diminuir os riscos de vulnerabilidade genética a
pragas, doenças e condições ambientais estressantes, bem como elevar os patamares
de produção. A base genética estreita é decorrente do reduzido número de parentais
empregados no desenvolvimento de cultivares, bem como do cultivo de grandes áreas
com genótipos uniformes (VELLO, 1992).
Dentre os vários métodos para se obter variabilidade genética, destaca-se, na
cultura da soja, o processo de hibridização. As hibridizações são feitas na forma de
cruzamentos simples (entre dois cultivares) ou múltiplos (acima de dois cultivares) e
servem para recombinar a variabilidade genética intra-específica ou para aumentar
essa variabilidade, pela introgressão de genes em cruzamentos interespecíficos
(BORÉM, ALMEIDA & KIIHL, 1999). Nos últimos 50 anos, o método de hibridização
artificial tem sido o mais utilizado e o mais comum para criação de variabilidade
genética intra-específica, tendo como grande sucesso na história, a incorporação do
34
gene contra o crescimento (semi-anão) nas culturas do trigo e arroz, além do
melhoramento do milho (BAENZIGER et al., 2006).
Os marcadores moleculares permitem compreender e organizar a variabilidade
genética de um programa de melhoramento de forma única, acessando a variabilidade
do DNA, que não é influenciada pelo ambiente como os caracteres morfológicos e
fenotípicos em geral de uma planta (MILACH, 1998). Nesse caso, os marcadores
microssatélites ou SSR (Simple Sequence Repeat), sendo altamente polimórficos e
multialélicos, são extremamente úteis em estudos de Genética, ideais para
mapeamento genético de genomas, identificação e discriminação de genótipos e
estudos de genética de populações. Os alelos diferem porque mostram números
distintos de repetições em tandem, oriundos de crossing-over desigual durante a
meiose ou de erros da DNA polimerase durante a duplicação do DNA (PINTO et al.,
2001).
Desta forma, o objetivo deste trabalho foi analisar a variabilidade genética,
através de marcadores moleculares microssatélites, utilizando a freqüência de crossing-
overs em populações F2, derivadas da combinação entre dois, quatro ou oito parentais
de soja, com reação divergente ao nematóide de cisto (raça 3) e ao oídio.
2. Material e Métodos
2.1. Hibridizações e Material Genético
As hibridizações foram realizadas em casa de vegetação do Departamento de
Produção Vegetal, da Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias – UNESP,
Campus de Jaboticabal/SP. Os parentais utilizados nos cruzamentos (Tabela 1), foram
semeados em vasos de polietileno (5L) contendo substrato (terra + adubo). A
semeadura foi escalonada no mês de novembro, com plantios realizados a cada dez
35
dias, para que o florescimento fosse coincidente entre os diferentes parentais. As
condições ambientais de umidade, fotoperíodo, controle de doenças e irrigação foram
totalmente controladas para o desenvolvimento da cultura da soja.
Os cultivares escolhidos como parentais (Tabela 1) foram contrastantes para
resistência à raça 3 do nematóide de cisto da soja – Heterodera glycines (grupo de
ligação G) e ao oídio – Erysiphe diffusa (grupo de ligação J). No grupo G, apenas o
parental Hartwig foi utilizado como fonte de resistência e, no grupo J, os parentais
Conquista, BRS – 137 (atualmente considerado moderadamente resistente ao oídio),
Coodetec 201, Tainung-3 e Embrapa-59 (EMBRAPA, 2006).
Tabela 1. Genealogia dos parentais envolvidos nos cruzamentos e reação às doenças
nematóide do cisto da soja - raça 3 (NCS) e oídio (O).
Código
Parentais
Genealogia
Reação à doença¶
NCS O
1 Hartwig Forrest x PI 437654 R SA
2 BRS – 134 BR 83-147 x BR 84-8309 S S
3 FT – Estrela M – 2 x FT – 1 S S
4 Conquista Lo 75-4484 x Numabaira S R
5 Coodetec – 204 Soc 81-216 x Ocepar 3 S S
6 Cac – 1 Seleção em IAC-8 S S
7 BRS – 137 Dourados-1 x Ocepar 9 S MR
8 Coodetec – 201 Ocepar 4 (iguaçú-5) x W 20 S R
9 BRSMS – Bacuri FT – 2 x Braxton S SA
10 BR – 16 D69 - B10 – M58 x Davis S S
11 Tainung – 3 Nungshih h-11 x PI 200492 SA R
12 Embrapa 59 FT – abyara x BR 83 – 147 S R
13 FT – 2 Seleção em IAS – 5 SA S
¶ R – resistente; S – suscetível; MR – moderadamente resistente; SA – sem avaliação
36
Para cada grupo de ligação, foram realizados três tipos de cruzamentos
(biparental, quádruplo e óctuplo). Todos os cruzamentos (Tabela 2) foram realizados no
mesmo período (dezembro a janeiro). Os biparentais (cruzamentos simples) no ano de
2002/03, os quádruplos (entre F1’s dos biparentais) em 2003/04, e os óctuplos (entre
F1’s dos quádruplos) em 2004/05. Posteriormente, todos os F1’s remanescentes dos
biparentais e quádruplos, assim como os óctuplos, foram semeados individualmente
para multiplicação e obtenção das sementes F2:1. A partir dessas sementes foram
obtidos os genótipos F2, sendo coletadas amostras de tecido foliar para extração do
DNA. Foram analisados seis cruzamentos distintos, com 53 genótipos para cada
cruzamento, com exceção do cruzamento J2, com 33 genótipos (Tabela 2).
Tabela 2. Tipos de cruzamentos (Cz) com as respectivas genealogias e número de
genótipos avaliados (#Gen), junto aos grupos de ligação molecular (GLM) G
e J (CREGAN et al., 1999).
GLM G
Cz Genealogia¶ #Gen
G2 Biparental (1 x 2) 53
G4 Quádruplo [(1 x 2) x (1 x 3)] 53
G8 Óctuplo {[(1 x 2)(8 x 9)] x [(6 x 7)(4 x 5)]} 53
GLM J
J2 Biparental (10 x 11) 33
J4 Quádruplo [(10 x 11) x (6 x 7)] 53
J8 Óctuplo {[(10 x 11)(6 x 7)] x [(12 x 13)(4 x 5)]} 53
¶ver Tabela 1
37
O baixo número de genótipos analisados pode ser justificado pela dificuldade de
realização dos cruzamentos, limitada a pouca quantidade de sementes colhidas em F1
e que, muitas vezes, pode inviabilizar o estudo nas gerações iniciais, como em F2.
Aliado a isso, tem-se a baixa porcentagem de pegamento, que raramente ultrapassa
40%, e o fenômeno da pseudocleistogamia existente na soja (autofecundação no
momento da abertura da flor), que torna necessária a realização dos cruzamentos no
estágio de botão floral (BORÉM & MIRANDA, 2005).
2.2. Análises moleculares
As amostras de tecido foliar dos genótipos F2, compostas por trifólios jovens,
foram coletadas e mantidas em ultrafreezer (-80°C) até o momento da extração de
DNA. A extração do DNA genômico dos genótipos parentais e dos indivíduos da
geração F2 foi realizada a partir do tecido foliar coletado, pelo método CTAB descrito
por KEIM et al., (1989). O DNA foi quantificado por análise espectrofotométrica
(SAMBROOK et al., 1989) e diluído para uma concentração final de 10 ng/µl. A
integridade desse DNA foi verificada em gel de agarose (1,5 % p/v), corado com
brometo de etídio. As análises moleculares foram realizadas no Laboratório de
Genética e Melhoramento de Plantas da Universidade de Kentucky - EUA.
Foram utilizados marcadores microssatélites concentrados numa distância de até
55cM ao redor do gene de resistência ao oídio (Rmd), localizado no grupo de ligação J,
e ao redor do gene de resistência ao nematóide de cisto da soja (rhg1), localizado no
grupo G (CREGAN et al., 1999). Esta estratégia permitiu conferir a recombinação
genética nas regiões significantes ao redor dos genes, para os quais foram feitas as
combinações.
38
A seqüência dos marcadores foi obtida pelo site http://soybase.com. O número
de marcadores utilizados para verificar o polimorfismo entre os parentais foi de 29 no
grupo G e de 25 no grupo J. Destes, apenas os marcadores polimórficos foram
selecionados para o estudo, totalizando seis polimórficos no grupo G (Sat_210, Satt
217, Sat_315, Satt 324, Satt 394 e Satt115) e sete no grupo J (Satt 431, Sat_224, Satt
547, Sat_366, Satt 215, Satt 380 e Sat_165) e foram utilizados na obtenção dos
resultados de crossing-over (Figura 2).
Figura 2. Esquema representativo da posição relativa, em aproximadamente, 55cM dos seis marcadores
“SSR” do grupo de ligação G (rhg1) e dos sete marcadores “SSR” do grupo de ligação J (Rmd),
usados para identificação da região de crossing-over nos genótipos F2, dos cruzamentos
biparentais, quádruplos e óctuplos.
G
Sat_210
rhg1
Satt217
Sat_315
Satt324
Satt394
3.70
18.25
27.48
33.26
43.38
43.78
Satt115
4.50
J
Satt547
Sat_224
Satt431
Rmd
78.50
97.00
Satt380
Satt215
Sat_366
44.00
53.00
68.00
75.00
Sat_165
43.60
42.40
39
As reações de PCR (Polymerase Chain Reaction) foram realizadas para
identificação dos marcadores polimórficos, em volume final de 21µL, contendo: Tampão
PCR 1X (10 mM Tris-HCl pH 8,3 e 50 mM KCl), 1,50 mM MgCl2, 0,15 mM de dNTP’s,
0,15µM de cada iniciador, 30 ng de DNA genômico, 1 U Taq polimerase e Água Milli-Q.
A termociclagem consistiu de um período inicial de desnaturação do DNA por dois
minutos a 94°C, seguido de quarenta ciclos térmicos, cada um deles incluindo as
etapas: desnaturação do DNA, por 25 segundos a 94°C, pareamento dos iniciadores,
por 25 segundos a 47°C, e extensão pela enzima Taq DNA polimerase, por 25
segundos a 68°C. Após os ciclos térmicos, um período final de extensão de sete
minutos a 68°C foi realizado.
Os fragmentos amplificados foram separados em gel de agarose metaphor (3%),
a 70V por 4 horas, ou em gel de poliacrilamida, a 200V por 6 horas, dependendo do
tamanho da marca polimórfica encontrada previamente entre os parentais. Os géis
foram corados com brometo de etídio, visualizados sob luz ultravioleta e a captação de
imagem foi realizada utilizando o sistema Kodak de fotodocumentação.
2.3. Analise dos resultados
Após a obtenção dos resultados da reação das populações F2 ao nematóide de
cisto (raça 3) e ao oídio, que as caracterizaram em homozigóticas resistentes,
heterozigóticas e homozigóticas suscetíveis, foi realizado nos cruzamentos biparentais
G2 e J2 (Tabela 3), o teste de conformidade do modelo qui-quadrado, para verificar se
a segregação genotípica observada nos marcadores microssatélites testados diferia da
proporção esperada (1:2:1). A variabilidade genética foi analisada pela ocorrência de
crossing-overs, que são determinados pela freqüência gênica entre os marcadores. Os
crossing-overs foram caracterizados pela troca de alelos entre os marcadores (Figura
40
3), em função da reação aos patógenos em estudo e visualizados através de bandas
polimórficas em géis de agarose ou poliacrilamida.
Satt 217 Satt 115
46
R R
S R
47
R S
S S
48
R R
S R
49
R R
S S
50
R R
S R
51
S S
S S
52
S S
S S
53
R R
S S
Satt 217 Satt 115
Figura 3. Esquema representativo da ocorrência de crossing-over durante a meiose na criação de
genótipos segregantes F2 (46 a 53), entre dois marcadores do grupo de ligação G (CREGAN et
al., 1999).
Os resultados foram analisados através dos seguintes parâmetros descritivos:
a) média ( X ) = estimada por genótipo e em função do número de gerações
correspondentes para cada tipo de cruzamento, calculada pela expressão: X = n
Xin
i�
=1 ,
onde, =Xi valor genérico da observação; n = número de observações;
41
b) desvio-padrão (�), dado por: � = ( )
11
2
−
−�=
n
XXin
i , onde, =Xi valor genérico da
observação; n = número de observações; X = valor da média da população;
c) variância (�2), calculado por: �2 =
2
1
12
1��
=
=
−
��
���
�
−n
i
n
i
n
XiXi , sendo, =Xi valor genérico da
observação; n = número de observações.
A média obtida em função do número de gerações ( X ’) foi calculada dividindo-
se a média dos genótipos pelo número de gerações possíveis para ocorrência de
crossing-over, sendo uma geração para os cruzamentos biparentais, duas para os
quádruplos e três para os óctuplos.
3. Resultados
Na Tabela 3, podem ser observados os valores de qui-quadrado ( ) calculados
para os seis marcadores do grupo G e os sete do grupo J, respectivamente com 53 e
33 genótipos do cruzamento biparental. Para os demais cruzamentos, não foi efetuado
o teste de qui-quadrado, visto que estes tendem a não apresentar uma proporção
esperada de 1:2:1, já que são provenientes da recombinação entre quatro ou oito
parentais diferentes.
Todos os marcadores analisados para o qui-quadrado foram não significativos (P
> 0,05) nos dois grupos, indicando que os valores observados se ajustam à proporção
genotípica esperada em F2 de 1:2:1 (Tabela 3). Valores significativos de qui-quadrado
para taxa de segregação esperada em marcadores moleculares têm sido relatados em
soja (ZHANG et al., 2004; STEFANIAK et al., 2006).
42
Tabela 3. Valores de qui-quadrado ( ), considerando a proporção 1:2:1 e a proporção
genotípica em cada microssatélite, quanto a reação as doenças nematóide
do cisto da soja – raça 3 (NCS-3) e ao oído (O).
GLM§
microssatélite
Proporção genotípica
G (NCS-3) R(13,25) H(26,50) S(13,25)
Sat_210 3,79 8 33 12
Satt 217 5,60 8 35 10
Sat_315 1,53 11 31 11
Satt 324 2,13 13 31 9
Satt 394 4,28 10 34 9
Satt 115 4,28 9 34 10
J (O) R(8,25) H(16,50) S(8,25)
Satt 431 1,79 5 18 10
Sat_224 1,79 5 18 10
Satt 547 2,45 6 15 12
Sat_366 0,52 8 15 10
Satt 215 1,30 8 14 11
Satt 380 1,55 6 16 11
Sat_165 1,55 6 16 11 §grupo de ligação molecular (CREGAN et al., 1999) R –resistente, H – heterozigoto, S - suscetível
3.1. Detecção de crossing-over
Para os dois grupos de ligação estudados, G e J, os marcadores microssatélites
não se apresentaram altamente polimórficos para os parentais, o que dificultou a
43
confirmação da ocorrência de crossing-over nas populações. Nas Figuras 4 e 5, podem
ser observadas a ocorrência de crossing-over, com a mudança de alelos entre os
marcadores, para cada genótipo segregante, dentro de cada grupo de ligação
estudado.
Figura 4. Amplificação com os microssatélites Satt 217 e Satt 115 em gel de agarose (metaphor 3%),
caracterizando a ocorrência de crossing-over, no cruzamento G1 (Hartwig (R) – P1 e BRS-134
(S) – P2), em oito genótipos segregantes (46 a 53).
44
Figura 5. Amplificação com os microssatélites Satt 431, Sat_224 e Satt 547 em gel de agarose (metaphor
3%), caracterizando a ocorrência de crossing-over, no cruzamento J2 (BR-16 (S) – P1 e
Tainung 3 (R) – P2), em 19 genótipos segregantes (01 a 19).
3.2. Grupo de ligação G
Na análise do grupo G foram encontrados 107 crossing-overs para o cruzamento
biparental (G2), 212 crossing-over para o cruzamento quádruplo (G4) e 72 crossing-
over para o cruzamento óctuplo (G8). Na Tabela 4, podem ser visualizados os
resultados da média de crossing-overs por genótipo, erro-padrão e variância para os
diferentes tipos de cruzamentos estudados, destacando-se o G4 com a maior média de
45
crossing-over por genótipo ( X = 4,0). Além do baixo polimorfismo encontrado entre os
parentais, outra justificativa para o baixo número de crossing-overs detectados em G8,
pode estar relacionado à utilização de apenas um parental (Hartwig) como fonte de
resistência ao NCS-3, o que pode ter restringido a ocorrência de multialelismo. É
importante enfatizar que a possibilidade de ocorrência de crossing-over varia para cada
tipo de cruzamento, sendo a média encontrada de 2,02 para G2, 2,00 em G4 e 0,45
para G8 (Tabela 4).
Tabela 4. Estimativa dos parâmetros descritivos, média aritmética ( X ), erro-padrão (�),
variância (�2) e média da possibilidade de ocorrência de crossing-over para
cada tipo de cruzamento ( X ’).
¶GLM G
Cruzamento
X e � �2 X ’
G2 2,02 ± 1,53 2,33 2,02
G4 4,00 ± 1,00 2,15 2,00
G8 1,36 ± 0,47 2,89 0,45
¶GLM J
Cruzamento
J2 0,91 ± 0,77 0,59 0,91
J4 1,17 ± 0,98 0,95 0,59
J8 2,91 ± 1,16 1,36 0,97
¶/grupo de ligação molecular (CREGAN et al., 1999)
46
Neste grupo, destaca-se também o elevado número de duplos crossing-over, isto
pode ser justificado pelo fato dos mesmos terem ocorrido em intervalos entre
marcadores mais distantes, Sat_315, Satt 324 e Satt 394 (Figura 2). Desta forma, a
probabilidade de ocorrer crossing-over entre dois marcadores é menor, quanto menor
for a distância entre eles, ou seja, a sua ocorrência reflete a distância genética entre os
locos. Adicionalmente, pode-se considerar que marcadores mais próximos tendem a ter
maior confiabilidade na detecção de genótipos resistentes. Entretanto, a distância de
cada marcador em relação ao gene de resistência é um fator a ser considerado quando
se observa a freqüência de recombinação entre eles (RAMALHO, SANTOS & PINTO,
1996).
A freqüência do número de genótipos pelo número de ocorrências de crossing-
overs, foi estimada para cada cruzamento (Figura 6). No cruzamento G2, destaca-se a
ocorrência de dois crossing-over em 30% dos genótipos, com menos de 2%
apresentando 6 crossing-overs. Para o cruzamento G4, mais de 35% dos genótipos
apresentaram 5 crossing-overs, enquanto em 1,89% dos genótipos não ocorreu
crossing-over. Com relação ao G8, pode ser destacado que a maioria dos genótipos
(56,60%) não apresentaram crossing-over, tendo o restante dos genótipos
apresentando dois ou quatro crossing-overs. Deve-se ressaltar que as análises de
crossing-over foram baseadas apenas no caráter de resistência ao patógeno. Assim,
mesmo que o cruzamento G8 não tenha obtido bons resultados na ocorrência de
crossing-over para esse caráter, o mesmo pode ser usado como fonte de grande
variabilidade, devido à conjugação de genes de diversos cultivares (BONETTI, 1983;
VELLO, 1985; HIROMOTO & VELLO, 1986).
47
Figura 6. Freqüência de genótipos pelo número de crossing-over ocorridos nas três populações em
estudo, no grupo de ligação G.
3.3. Grupo de ligação J
No grupo J, 53 genótipos foram analisados nos cruzamentos J4 e J8, e 33 no J2,
conforme citado anteriormente. No cruzamento biparental (J2) foram encontrados 30
crossing-overs, no cruzamento quádruplo (J4) detectou-se 62 crossing-overs e no
cruzamento óctuplo (J8) 154 crossing-overs foram constatados.
Na Tabela 4, verifica-se que a maior média de crossing-over por genótipo
ocorreu para o cruzamento J8 (2,91), podendo ser observados também os dados de
desvio-padrão e variância para todos os cruzamentos. Com relação à média de
possibilidade de ocorrência de crossing-over em função do tipo de cruzamento,
destaca-se que a chance de ocorrência em cruzamentos simples é de apenas uma
48
geração, sendo a média para J2 de 0,91. Em cruzamentos quádruplos, a chance para
ocorrência é de duas gerações de cruzamento, sendo a média calculada para J4 de
0,59. Nos cruzamentos óctuplos, a chance de ocorrência de crossing-over é
considerada para três gerações, sendo a média de J8 de 0,97.
Na Figura 7, está representada a freqüência do número de genótipos pelo
número de ocorrências de crossing-over, para cada tipo de cruzamento. Destaca-se,
nesse caso, o cruzamento J2 apresentando a maioria dos genótipos (60,61%) com
apenas um crossing-over. No cruzamento J4, em 49% dos genótipos ocorreu apenas
um crossing-over, enquanto em 1,89% do total o número de crossing-over encontrado
foi cinco. Já no cruzamento J8, observou-se a maior parte dos genótipos apresentando
dois e três crossing-overs (37,7 e 26,4%, respectivamente), sendo que em menos 2%
não ocorreu crossing-over.
Figura 7. Freqüência de genótipos pelo número de crossing-over ocorridos nas três populações em
estudo, no grupo de ligação J.
49
4. Discussão
Todos o marcadores apresentaram baixo polimorfismo, variando entre dois e
quatro alelos. Os alelos foram caracterizados em ordem alfabética crescente, para os
valores do peso molecular (Tabela 5). Esse resultado pode ser atribuído a base
genética estreita da soja e ao fato dos cultivares utilizadas neste estudo possuírem em
suas genealogias genótipos ancestrais comuns, concordando com resultados relatados
por HIROMOTO & VELLO (1986) e BONATO & BONATO (1987).
Os cultivares utilizados como parentais na formação das populações G2, G4 e
G8, apresentaram 30 alelos distribuídos em 6 loci, variando de dois (Satt217, Satt324 e
Satt115) a três alelos (Sat_210, Sat_315 e Satt394). Enquanto que, na formação das
populações J2, J4 e J8, os parentais apresentaram 36 alelos distribuídos em 7 loci, com
dois (Sat_366, Satt215, Satt380 e Sat_165), três (Sat_224 e Satt547) e quatro alelos
(Satt431).
Nesse ponto, destaca-se que o comprimento dos alelos amplificados de um locus
simples dependerá do “motif” e do número de seqüências repetitivas em tandem. O
número de alelos por lócus também é influenciado pelas características do material
utilizado (STEPIÉN et al., 2006). A variabilidade dos loci de microssatélites está ligada à
distância relativa do centrômero e a freqüência de recombinações (HUANG et al.,
2002).
50
Tabela 5. Polimorfismo entre os parentais, com os valores aproximados do peso
molecular por alelo, para cada microssatélite.
Parental§ Sat_210 Satt217 Sat_315 Satt324 Satt394 Satt115 ¶GLM
G
A(220kb)
B(250kb)
C(260kb)
A(250kb)
B(260kb)
A(230kb)
B(250kb)
C(260KB)
A(200kb)
B(220kb)
A(290kb)
B(300kb)
C(310kb)
A(120kb)
B(150kb)
1 B B C B B B
2 C A B A A A
3 C A A A C B
4 A A B A B B
5 C A B B C B
6 B A B A B B
7 B A B B B B
8 B A A A A A
9 C A B B A B
Parental§ Satt431 Sat_224 Satt547 Sat_366 Satt215 Satt380 Sat_165 ¶GLM
J
A(190kb)
B(200kb)
C(210kb)
D(240kb)
A(200kb)
B(210kb)
C(220kb)
A(230kb)
B(220kb)
C(210kb)
A(190kb)
B(210kb)
A(130kb)
B(140kb)
A(130kb)
B(140kb)
A(230kb)
B(250kb)
4 B C C B B B A
5 D A B A B B B
6 A A C B B B A
7 A A C A B B A
10 A A C A B B B
11 C C A B A A A
12 D A C B A B A
13 B B A A B A A ¶/grupo de ligação molecular (CREGAN et al., 1999). §ver tabela 1
51
Os microssatélites utilizados permitiram discriminar, em F2, se houve incremento
nas freqüências de crossing-over ocasionado pela realização dos cruzamentos
múltiplos, devido à maior chance de quebra dos blocos gênicos e surgimento de novas
combinações alélicas. Estes tipos de marcadores, segundo STEPIÉN et al., (2006), são
os melhores na detecção de polimorfismo intervarietal, sendo muito utilizados em
estudos de diversidade genética em cultivares de soja brasileiras (PRIOLLI et al., 2004),
americanas (CORNELIOUS & SNELLER, 2002; BURNHAM et al., 2002) e chinesas
(WANG et al., 2006). Outros resultados também foram alcançados na utilização de
marcadores do grupo G e J, associando o lócus de resistência ao nematóide de cisto
com o caráter produção em soja (KOPISCH-OBUCH et al., 2005).
Em adição, foi observada a presença de alguns marcadores monomórficos nas
populações segregantes, tais como o marcador Satt217 em G4 e G8, e Satt380 em J8.
A ocorrência desse monomorfismo pode ser justificada, pelo fato desses marcadores
terem apresentado baixo polimorfismo entre os parentais ou pelo baixo número de
sementes F1’s, que originaram as populações F2, esta justificativa concorda com
BORÉM & MIRANDA (2005), que relatam as dificuldades de realização dos
cruzamentos em soja, inviabilizando as vezes, estudos em populações iniciais, como
em F2.
Nos dois grupos de ligação estudados (Tabela 4), com exceção do cruzamento
G8 (média de 1,36), os resultados mostraram tendência do aumento na ocorrência de
crossing-over por genótipos, à medida que se aumenta o número de genitores
constituintes da população.
Entretanto, no grupo G, a média, em função das chances de ocorrência de
crossing-over, foi maior em G2 (2,02), seguido de G4 (2,00) e G8 (0,45). Esse fato pode
ser devido ao baixo polimorfismo encontrado entre os marcadores, o que dificultou a
constatação de crossing-over. Por outro lado, no grupo J a média por geração foi
superior em J8 (0,97), seguido de J2 (0,91) e J4 (0,59). Duas considerações devem ser
notadas para esse grupo; a primeira em função do baixo polimorfismo entre os
marcadores, como no grupo G, e a segunda pelo reduzido número de genótipos
analisados em J2 (33).
52
O alto nível de recombinação gênica detectada nos cruzamentos com quatro
(grupo G) e oito (grupo J) parentais, tende a confirmar a eficiência na criação de
variabilidade genética através de cruzamentos múltiplos, conforme sugerido por VELLO
(1985), através da incorporação gradativa de germoplasmas exóticos em cultivares
elites. ALLIPRANDINI (1996) e ININDA et al., (1996), também relataram a importância
dos cruzamentos múltiplos quando se objetiva estudar os mesmos em programas de
seleção recorrente, bem como na ampliação da base genética do germoplasma
utilizado.
Estudos realizados por HAMAWAKI et al., (2000) e HAMAWAKI et al., (2002),
comprovaram a eficiência de cruzamentos óctuplos no aumento da variabilidade
genética, selecionando genótipos superiores para caracteres de importância
agronômica. Resultados importantes no estudo da freqüência de recombinação gênica
no melhoramento de plantas foram alcançados por PFEIFFER & VOGT (1990),
TULSIERAM et al., (1992), FATMI et al., (1993) e STEFANIAK et al., (2006), em
populações criadas pela recombinação entre dois parentais.
As recombinações criadas através de intercruzamentos já haviam sido propostas
como estratégia de melhoramento (HANSON, 1959), entretanto, a seleção favorecendo
a máxima recombinação não tem sido encarada como suporte prévio em programas de
melhoramento. Como exemplo, estudos realizados por PIPER & FEHR, (1987),
demonstraram a redução no ganho genético de progênies com intercruzamentos,
porém, aumentando as oportunidades para recombinação.
No presente trabalho, a detecção de recombinação gênica nas populações
oriundas do cruzamento óctuplo no grupo G não foi satisfatória, entretanto, deve-se
levar em consideração como fator limitante a utilização de marcadores pouco
polimórficos entre os parentais. Dessa forma, pode-se sugerir que a recombinação
gênica em populações criadas a partir de quatro ou oito parentais, apesar do maior
tempo necessário para sua obtenção, tende a proporcionar maior variabilidade genética
em programas de melhoramento.
53
5. Conclusões
1. A maior ocorrência de crossing-over foi verificada nos cruzamentos biparental G2 e
quádruplo G4 do grupo de ligação G, e, no cruzamento óctuplo J8 do grupo de ligação
J.
2. A maior quantidade de crossing-over por genótipo foi detectada nos cruzamentos
quádruplo G4 e óctuplo J8.
3. Os marcadores testados apresentaram baixo polimorfismo com os parentais
utilizados nos cruzamentos.
4. Pode-se sugerir que a recombinação gênica em populações criadas a partir de
quatro ou oito parentais, apesar do maior tempo necessário para sua obtenção, tende a
proporcionar maior variabilidade genética em programas de melhoramento.
54
6. Referências
ALLIPRANDINI, L. F. Potencialidade de cruzamentos quádruplos de soja com
ênfase na produtividade de grãos. 1996. 174 f. Tese (Doutorado em Genética e
Melhoramento de Plantas) - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”,
Universidade de São Paulo, Piracicaba, 1996.
APUYA, N.; FRAZIER, B.; KEIM, P.; ROTH, E. J.; LARK, K. G. Restriction length
polymorphisms as genetic markers in soybean, Glycine max (L.) Merr. Theor. Appl.
Genet, v. 75, p. 889–901, 1988.
BAENZIGER, P. S.; RUSSELL, W. K.; GRAEF, G. L.; CAMPBELL, B. T. Improving lives:
50 years of crop breeding, genetics, and cytology (C-1). Crop Sci., v. 46, p. 2230-2244,
2006.
BONATO, E. R.; BONATO, A.L.V. A soja no Brasil: historia e estatistica. Londrina:
EMBRAPA/CNPSo, 1987. 61 p. (Documentos, 21).
BONETTI, L. P. Cultivares e seu melhoramento genético. In: FUNDAÇÃO CARGILL.
Soja genética e melhoramento, v. 2, p. 741–800. 1983.
BORÉM, A.; ALMEIDA, L. A.; KIIHL, R. A. S. Hibridização em soja. In: BORÉM, A.
Hibridização artificial de plantas. Viçosa: UFV, 1999, p. 443-462.
BORÉM, A.; MIRANDA, G. V. Melhoramento de Plantas. 4. ed. Viçosa: UFV, 2005, p.
525.
55
BURNHAM, K. D.; FRANCIS, D. M.; DORRANCE, A. E.; FIORITTO, R. J.; St. MARTIN,
S. K. Genetic diversity patterns among phytophthora resistant soybean plant
introductions based on SSR markers. Crop Sci., v. 42, p. :338-343, 2002.
CORNELIOUS, B. K.; SNELLER, C. H. Yield and molecular diversity of soybean lines
derived from crosses of northern and southern elite parents. Crop Sci., v. 42, p. 642-
647, 2002.
CREGAN, P. B; JARVIK, T; BUSH, A. L; SHOEMAKER, R. C; LARK, K. G; KAHLER, A.
L; KAYA, N; VANTOAI, T. T; LOHNES, D. G; CHUNG, J.; SPECHT, J. E. An integrated
genetic linkage map of the soybean genome. Crop Sci, v. 39, p.1464-1490, 1999.
DELANNEY, X. RODGERS, D. M.; OALMER, R. G. Relative contribution among
ancestral lines to North American soybean cultivars. Crop Sci., v. 23, p. 944-949, 1983.
EMBRAPA. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Centro Nacional de
Pesquisa de Soja. Tecnologia de producao de soja - regiao central do Brasil 2007.
Londrina: Embrapa Soja - Embrapa Cerrados - Embrapa Agropecuaria Oeste, 2006,
225 p.
FATMI, A.; PONELEIT, C.; PFEIFFER, T. W. Variability of recombination frequencies in
the Iowa Stiff Stalk synthetic. Theor. Appl. Genet., v. 86, p. 859-866, 1993.
GIZLICE, Z.; CARTER Jr, T.E.; BURTON, J. W. Genetic base for North American public
soybean cultivars released between 1947 and 1988. Crop Sci., v. 34, n. 5, p. 1143 –
1151, 1994.
HAMAWAKI, O. T.; VELLO, N. A.; DIDONE, C. A. Improvement in genetic
characteristics and oil yield of selected soybean progenies from octuple crosses.
Genetics and Molecular Biology., v. 23, n. 4, p. 855-864, 2000.
56
HAMAWAKI, O. T.; VELLO, N. A.; HAMAWAKI, R. L. Seleção de progenies superiores
em cruzamentos óctuplos de soja. Biosci Journal., v. 18, n. 2, p. 49-58, 2002.
HANSON, W. D. The breakup of initial linkage blocks under selected mating systems.
Genetics., v. 44, p. 857-868, 1959.
HIROMOTO, D. M.; VELLO, N. A. The genetic base of Brazilian soybean (Glycine max
(L.) Merrill) cultivars. Revista Brasileira de Genética, v. 9, p. 295-306, 1986.
HUANG, X. Q.; BÖRNER, A.; RÖDER, M. S.; GANAL, M. W. Assessing genetic
diversity of wheat (Triticum aestivum L.) germplasm using microsatellite markers. Theor
Appl Genet., v. 105, p. 699–707, 2002.
ININDA, J.; FEHR, W. R.; CIANZIO, S. R.; SCHNEBLY, S. R. Genetic gain in soybean
population with different percentagens of plant introductions parentage. Crop Sci., v. 36,
p. 1470-1472, 1996.
KEIM, P.; SHOEMAKER, R. C.; PALMER, R. G. Restriction fragment length
polymorphism diversity in soybean. Theor. Appl. Genet., v. 77, p. 786–792, 1989.
KOPISCH-OBUCH, F. J.; MCBROOM, R. L.; DIERS, B. W. Association between
soybean cyst nematode resistance loci and yield in soybean. Crop Sci., v. 45, p. 956-
965, 2005.
MILACH, S. C. K. Marcadores de DNA. Biotecnologia Ciência e Desenvolvimento.
Brasília, v. 1, n. 5, p. 14 – 17, 1998.
PFEIFFER, T. W.; VOGT, S. D. Variability for recombination frequencies in the AP12
soybean population. Crop Sci., v. 30, p. 545-549, 1990.
57
PINTO, L. R.; VIEIRA, M. L. C.; SOUZA, A. P.; SOUZA JUNIOR, C. L. Isoenzimas e
microssatelites em plantas. Biotecnologia Ciencia & Desenvolvimento. Brasilia, n.
20, p. 16-19, 2001.
PIPER, T. E.; FEHR, W. R. Yield improvement in a soybean population by utilizing
alternative strategies of recurrent selection. Crop Sci., v. 27, p. 172-178, 1987.
PRIOLLI, R. H. G.; MENDES-JUNIOR, C. T.; ARANTES, N. E.; CONTEL, E. P. B.
Characterization of brazilian soybean cultivars using microsatellite markers. Genetic
and Molecular Biology., v. 25, n. 2, p. 185-193, 2002.
PRIOLLI, R. H. G.; MENDES-JÚNIOR, C. T.; SOUSA, S. M. B.; SOUSA, N. E. A.;
CONTEL, E. P. B. Diversidade genética da soja entre períodos e entre programas de
melhoramento no Brasil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 39, n. 10, p.
967-975, 2004.
RAMALHO, M. A. P.; SANTOS, J. B. dos; PINTO, C. B. Genética na agropecuária. 5.
ed. São Paulo: Globo, 1996.
SAMBROOK, J.; FRITSCH, E. F.; MANIATIS, T. Molecular cloning: a laboratory
manual. 2nd. Ed. Cold Spring Harbor: Laboratory Press, 1989, 653 p.
SOYBASE. 1995. A genome database for Glycine. Disponível em:
<http://soybase.com> acesso em: 30 de agosto, 2006.
STEFANIAK, T. R.; HYTEN, D. L.; PANTALONE, V. R.; KLARER, A.; PFEIFFER, T. W.
Soybean cultivars resulted from more recombination events than unselected lines in the
same population. Crop Sci., v. 46, p. 43-51, 2006.
58
STEPIÉN, L.; MOHLER, V.; BOCIANOWSKI, J.; KOCZYK, G. Assessing genetic
diversity of polish wheat (Triticum aestivum) varieties using microsatellite markers.
Genetic Resources and Crop Evolution. Nov., 2006, publicação on-line..
TULSIERAM, L.; COMPTON, W.; MORRIS, R.; THOMASCOMPTON, M.; ESKRIDGE,
K. Analysis of genetic-recombination in maize populations using molecular markers.
Theor. Appl. Genet., v. 84, p. 65-72, 1992.
VELLO, N. A. Ampliação da base genética do germoplasma e melhoramento de soja na
ESALQ/USP. In: CÂMARA, G. M. S., MARCOS FILHO, J.; OLIVEIRA, E. A. M., (Ed.)
Simpósio sobre cultura e produstividade da soja. Piracicaba, FEALQ, 1992, p. 60-
81.
VELLO, N.A. Efeitos da Introdução de Germoplasma Exótico Sobre a
Produtividade e Relações com a Base Genética das Cultivares de Soja (Glycine
max (L.) Merril). 1985. 91f. Tese (Livre-Docência) – Escola Superior de Agricultura Luiz
de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracocaba, 1985.
WANG, L.; GUAN, R.; ZHANXIONG, L.; CHANG, R.; QIU, L. Genetic diversity of
chinese cultivated soybean revealed by SSR markers. Crop Sci., v. 46, p. 1032-1038,
2006.
ZHANG, W. K.; WANG, Y. J.; LUO, G. Z.; ZHANG, J. S.; HE, C. Y.; WU, X. L.; GAI, J.
Y.; CHEN, S. Y. QTL mapping of ten agronomic traits on the soybean genetic map and
their association with EST markers. Theor. Appl. Genet., v. 108, p. 1131-1139, 2004.
59
CAPÍTULO 3 - VARIABILIDADE GENÉTICA EM SOJA EM FUNÇÃO DO NÚMERO
DE GENITORES
RESUMO
A estimativa da herdabilidade (h2) permite prever a possibilidade de sucesso com
a seleção, uma vez que reflete a proporção da variância fenotípica que pode ser
herdada. Desta forma, os objetivos deste trabalho consistem em analisar a variabilidade
genética de cruzamentos múltiplos de soja, em geração F2, através dos parâmetros de
herdabilidade (h2) e ganho genético (�G) para os caracteres agronômicos: altura de
planta na maturação (APM), altura de inserção da primeira vagem (AIV), produção de
grãos (PG) e número de sementes (NS). Os genótipos F2 originados dos cruzamentos
biparentais (B), quádruplos (Q) e óctuplos (OC), foram semeados no campo, com
testemunhas intercalares (MSOY 8001 e Coodetec 216), dando origem às populações
analisadas F3. Todos os cruzamentos apresentaram os caracteres APM e AIV dentro do
recomendado, ou seja, entre 60 e 100 cm e acima de 12 cm, respectivamente. Para o
caráter PG, apenas o cruzamento OC38 não teve média superior a pelo menos uma
das testemunhas. Para NS, esta observação foi verificada nos cruzamentos B6, Q29 e
OC38. As maiores estimativas de herdabilidade foram verificadas nos cruzamentos com
quatro ou oito parentais, para todos os caracteres analisados. As estimativas de ganho
genético foram superiores nos cruzamentos B7 e OC39 para APM, Q29 para AIV, Q29
e OC39 para PG, além de OC38 e OC39 para o caráter NS. Cruzamentos com maior
número de parentais, tenderam a apresentar maior variabilidade e, consequentemente,
maior variância genética.
Palavras-chave: Glycine max, cruzamentos múltiplos, parâmetros genéticos
60
SOYBEAN GENETIC VARIABILITY IN FUNCTION OF THE PARENTS NUMBER
ABSTRACT
The heritability (h2) estimates allow knowing the possibility of success with
selection, as soon as it reflects the proportion of the phenotypic variation that can be
inherited. The objective of this work were to analyse the genetic variability from multiple
crosses of soybean in F2 generation, towards the genetics parameters of heritability (h2)
and genetic gain (�G) to agronomic traits: plant height at maturity (PHM), first pod
insertion height (FPI), grain production (GP) and number of seeds per plant (NS). The
experiment was conducted using the family design with common checks (MSOY 8001
and Coodetec 216 cultivars). The plots consisted of 5 meter lines, 0,5 m apart and with
20 to 25 plants per meter. All crosses obtained PHM and FPI inside the recommended
economically, between 60 and 100 cm and above 12 cm, respectivelly. In the character
GP, only the OC38 cross had not average higher at least one of the checks. This
observation in NS was checked in the B6, Q29 and OC38 crosses. The heritability
higher estimates were oserved in the crosses with four or eight parents to all analysed
traits. The genetic gain estimated was higher in B7 and OC39 crosses to PHM, Q29 to
FPI, Q29 and 0C39 to PG and OC38 and OC39 to the NS trait. Crosses with high
number of parents, have a tendency to present bigger variability and, consequently,
higher genetic variance.
Keys Word: Glycine max, multiple crosses, genetic parameters
61
1. Introdução
Para os melhoristas, é de grande interesse a obtenção de variabilidade genética
para a imposição de processos seletivos que efetivamente resultem em ganhos
genéticos significativos (BERNARDO, 2002). Assim, a estimativa da herdabilidade (h2)
permite antever a possibilidade de sucesso com a seleção, uma vez que reflete a
proporção da variação fenotípica que pode ser herdada. A avaliação de famílias sem
repetições, intercaladas com testemunhas, possibilitando a estimação do componente
ambiental associado à variância fenotípica das populações em estudo, é uma
alternativa para a estimação de parâmetros genéticos quando ocorre limitado número
de sementes e a possível segregação em gerações iniciais (BACKES et al., 2002).
Estimativas sobre a variabilidade genética da soja têm destacado que o
germoplasma brasileiro provém de base genética restrita, tendo se originado de poucas
linhagens ancestrais. No Brasil, BONETTI (1983) estimou que cerca de 70% dos
cultivares desenvolvidos para o Rio Grande do Sul, na década de 60, descendiam dos
cultivares americanos Hill, Hood ou ambas.
HIROMOTO & VELLO (1986), discorreram sobre a necessidade de ampliar a
base genética dos cultivares brasileiros para evitar que ocorra a vulnerabilidade do
germoplasma e o estabelecimento de patamares de produção difíceis de serem
rompidos. Os mesmos autores relataram que 100% do conjunto gênico da soja
existente no Brasil, é, oriundo da contribuição de 26 ancestrais, tendo 11 linhagens
asiáticas ancestrais contribuído com mais de 90%. Outros resultados também foram
constatados por PRIOLLI et al., (2004), indicando alta similaridade genética entre 186
cultivares de soja no Brasil.
A ampliação da base genética dos cultivares de soja é de extrema importância
para diminuir os riscos de vulnerabilidade genética e para elevar os patamares de
produção. A base genética estreita é decorrente do reduzido número de parentais
empregados no desenvolvimento de cultivares, bem como do cultivo de grandes áreas
62
com genótipos uniformes (VELLO, 1992). Alguns resultados já foram alcançados com a
incorporação de germoplasmas exóticos em programas de melhoramento e a
realização de cruzamentos múltiplos (TANKSLEY & MCCOUCH, 1997; HAMAWAKI,
VELLO & DIDONE, 2000 e HAMAWAKI, VELLO & HAMAWAKI, 2002).
No Brasil, os cruzamentos múltiplos ainda são pouco estudados, mas
ALLIPRANDINI (1996) considera que a avaliação correta de parâmetros inerentes a
cruzamentos múltiplos é de fundamental importância quando se objetiva estudar os
mesmos em programas de seleção recorrente, bem como na ampliação da base
genética do germoplasma utilizado. Desta forma, este trabalho teve como objetivo
analisar a variabilidade genética através dos parâmetros de herdabilidade (h2) e ganho
genético (�G), para os caracteres agronômicos: altura de planta na maturação (APM),
altura de inserção da primeira vagem (AIV), produção de grãos (PG) e número de
sementes (NS), em populações segregantes F2 de soja, desenvolvidas através de
cruzamentos biparentais e múltiplos.
2. Material e Métodos
2.1. Local e ambiente experimental
O presente trabalho foi desenvolvido na área experimental do Departamento de
Produção Vegetal da FCAV/UNESP – Campus de Jaboticabal/SP. Os cultivares
utilizados nos cruzamentos foram contrastantes às doenças nematóide do cisto da soja,
raça 3 – Heterodera glycines e ao oídio – Erysiphe diffusa (Tabela 1). Inicialmente, 269
genótipos F2 originados dos cruzamentos biparentais (B), quádruplos (Q) e óctuplos
(OC), foram semeados em linhas de 5 m no campo, com testemunhas intercalares
63
(MSOY 8001 e Coodetec 216) e colhidos manualmente de acordo com o índice de
maturação para cada linha. O número de genótipos avaliados por linha variou com a
densidade de semeio, pelo número de sementes disponíveis. A seleção dos genótipos
avaliados seguiu alguns aspectos fenotípicos, tais como: arquitetura da planta (boa
ramificação), porte ereto, altura adequada e espessura do caule, perfazendo um total
de 1830 genótipos F3, distribuídos em seis famílias (Tabela 2). A condução do ensaio
foi realizada seguindo recomendações técnicas para a cultura da soja, principalmente
em relação ao controle de plantas daninhas, através de herbicidas e capinas manuais e
ao controle de pragas e doenças (EMBRAPA, 2006). A colheita foi realizada
manualmente quando as plantas apresentaram-se no estádio R8 de desenvolvimento
(FEHR & CAVINESS, 1981). Foram avaliados os caracteres altura da planta na
maturação (APM) medida da superfície do solo até o ápice das plantas; altura de
inserção da primeira vagem (AIV) medida da superfície do solo até a inserção da
primeira vagem, ambas expressas em cm; número de sementes (NS) contagem após a
colheita do número de sementes em cada planta, e produção de grãos (PG), sendo o
peso total das sementes produzidas, expresso em gramas/planta.
64
Tabela 1. Genealogia dos parentais envolvidos nos cruzamentos e reação às doenças
nematóide do cisto da soja, raça 3 (NCS-3) e oídio (O).
Código Parentais Genealogia Reação à doença1/
NCS-3 O
1 Hartwig Forrest x PI 437654 R SA
2 BRS – 134 BR 83-147 x BR 84-8309 S S
3 FT – Estrela M – 2 x FT – 1 S S
4 Conquista Lo 75-4484 x Numabaira S R
5 Coodetec – 204 Soc 81-216 x Ocepar 3 S S
6 Cac – 1 Seleção em IAC-8 S S
7 BRS – 137 Dourados-1 x Ocepar 9 S MR
8 Coodetec – 201 Ocepar 4 (iguaçú-5) x W 20 S R
9 BRSMS – Bacuri FT – 2 x Braxton S SA
10 Renascença [F81-2129 x (Kirby x Tracy M)] x Forrest R R
11 Tainung – 4 Nungshih h-11 x PI 200492 SA R
1/ R – resistente; S – suscetível; MR – moderadamente resistente; SA – sem avaliação
65
Tabela 2. Cruzamentos realizados com as respectivas genealogias e número de
genótipos iniciais obtidos na geração F2 e avaliados em F3.
Cruzamentos Genealogia§ Gerações
F2 F3
B6 (6 x 7) 55 341
B7 (1 x 2) 54 420
Q29 [(1 x 2) x (1 x 3)] 35 297
Q30 [(4 x 5) x (6 x 7)] 43 294
OC38 {[(4 x 5)(6 x 7)] x [(1 x 2)(8 x 9)]} 46 291
OC39 {[(11 x 10)(2 x 3)] x [(4 x 9)(6 x 7)]} 36 187
Total 269 1830
2.2. Análise Estatística
A análise de variância para cada testemunha e para a geração segregante,
seguiu o modelo estatístico: ijijiiij pefXY δ++++= , onde ijY é a observação da j-
ésima planta da i-ésima família; X é a média geral da geração (testemunha ou linha
segregante); if é o efeito genético atribuído à i-ésima família; ie é o efeito ambiental
entre fileiras (das testemunhas ou de linhas segregantes); ijp é o efeito genético
atribuído à j-ésima planta da i-ésima família; ijδ é o efeito entre plantas dentro de fileiras
(das testemunhasi ou de linhas segregantes). As análises estatísticas foram realizadas
através do programa GENES versão 2007 (CRUZ, REGAZZI & CARNEIRO, 2004). Os
66
dados originais de NS foram transformados para x , visando um melhor ajuste na
curva de distribuíção normal.
Na Tabela 3, foi apresentado um esquema da análise de variância para cada
testemunha e geração segregante. No qual: 1f
nN1
Nk
f
1i
2i
f −
��
���
�−=
�= ;
1p
nN1
Nk
1
p
1i
2i
11
1
1
−
���
����
�−
=�= ;
1p
nN1
N
k2
p
1i
2i
22
2
2
−
���
����
�−
=�= ; 222 ˆˆˆ edgdfd σσσ += ; 222 ˆˆˆ eegefe σσσ += , onde: kf, k1 e k2 é a média ponderada
do número de plantas por ponto para cada família, testemunhas 1 e 2 respectivamente; 2ˆ fdσ é a variância fenotípica entre plantas dentro de famílias; 2ˆ gdσ é a variância
genotípica entre plantas dentro de famílias; 2ˆ edσ é a variância ambiental entre plantas
dentro de famílias; 2ˆ feσ é a variância fenotípica entre famílias; 2ˆgeσ é a variância
genotípica entre famílias; e 2ˆeeσ é a variância ambiental entre famílias.
Os cultivares usados como testemunhas, por serem totalmente endogâmicos,
podem ser utilizados para as estimativas da variância ambiental, onde: 2)1(
21 testededt σσ = é
a variância ambiental entre plantas dentro da testemunha 1; 2)1(
21 testeeeet σσ = é a
variância ambiental entre pontos da testemunha 1; 2)2(
22 testededt σσ = é a variância
ambiental entre plantas dentro da testemunha 2; e 2)2(
22 testeeeet σσ = é a variância
ambiental entre pontos da testemunha 2.
2.3. Estimativa dos Componentes de Variância
Através dos dados obtidos para as testemunhas e linhas segregantes, os
componentes de variância foram estimados como segue:
67
Variância fenotípica
ffe k
MSfdMSfe −=2σ̂ ;
MSfdfd =2σ̂
Variância Ambiental
( ) ���
����
� −+−=+=22
2)2(
2)1(
2 221121ˆˆ
21
kMSDpMSEp
kMSDpMSEp
testeetesteeee σσσ
( ) ( )2121ˆˆ
21 2
)2(2
)1(2 MSDpMSDptestedtesteded +=+= σσσ
Variância Genotípica
222 ˆˆˆ eefege σσσ −=
222 ˆˆˆ edfdgd σσσ −=
68
Variância Genética Aditiva e Variância devido à Dominância
Na Tabela 3, encontra-se a variância genotípica total ( 2gtσ̂ ), separada entre
variância aditiva (2aσ̂ ) e variância devido aos desvios de dominância (
2dσ̂ ),
considerando o coeficiente de endogamia na geração F3 de ½ (CRUZ, REGAZZI &
CARNEIRO, 2004).
Tabela 3. Variância genotípica total separada entre os componentes de variância
aditiva (2aσ̂ ) e devido aos desvios de dominância (
2dσ̂ ).
Fonte de variação Variância genotípica Componentes
Entre famílias 2ˆ geσ ( ) 2d
2a ˆF1FˆF2 σσ −+
Dentro de famílias 2ˆ gdσ ( ) ( ) 2d
2a ˆF1ˆF1 σσ −+−
Total 2gtσ̂ ( ) ( ) 2
d22
a ˆF1ˆF1 σσ −++
Esta separação foi possível por causa da auto-fertilização das famílias, derivadas
das populações dos cruzamentos entre dois, quatro e oito parentais contrastantes
utilizados. A equação para a estimativa foi:
( )FF
F gdgea +
−=
1
ˆˆˆ
222 σσ
σ ; ( )
( )2
222
1
ˆ1ˆ2ˆ
FF
FF gegdd −
−−=
σσσ
69
2.4. Estimativa do coeficiente de herdabilidade
Herdabilidade de Sentido Amplo
- Entre famílias: 2
22
ˆ
ˆ
fe
geaeh
σσ
=
- Dentro de famílias: 2
22
ˆ
ˆ
fd
gdadh
σσ
=
Herdabilidade de Sentido Restrito
- Entre famílias: 2
2
2
22
ˆˆ2
ˆ
ˆ
fe
a
fe
entreare
Fh
σσ
σσ
==
- Dentro de famílias: ( )2
2
2
22
ˆˆ1
ˆ
ˆ
fd
a
fd
dentroard
Fh
σσ
σσ −
==
- Total: ( )total
2f
2a
total2f
total2a
total2N
ˆ
ˆF1
ˆ
ˆh
σσ
σσ +
==
70
2.5. Estimativa do ganho genético (�G)
Para a estimativa do ganho genético predito em F4, considerou-se 40% (i = 0,97)
de seleção em F3, seguindo o modelo (CRUZ, REGAZZI & CARNEIRO, 2004) onde:
�G = h2 x S, sendo: �G = ganho genético predito; h2 = herdabilidade estimada; S =
diferencial de seleção. O diferencial de seleção é estimado por piS σ= , sendo i =
intensidade de seleção e pσ = Desvio-padrão.
3. Resultados e Discussão
Na Tabela 4, estão apresentados os resultados de herdabilidade (h2) e ganho
genético (�G) para cada caracter avaliado, assim como, a média geral ( X ) e a
variância fenotípica entre pe2σ e dentro pd
2σ das famílias, para cada cruzamento
(B6, B7, Q29, Q30, 0C38 e 0C39) e testemunhas 1 (Coodetec 216) e 2 (MSOY 8001).
Altura da Planta na Maturação (APM)
As médias gerais para as testemunhas 1 e 2, variaram entre 71,08 cm e 88,62
cm. Em geral, todos os cruzamentos apresentaram médias inferiores às testemunhas,
com exceção do cruzamento B6 (88,25 cm) relativo às testemunhas 1 (80,58 cm) e 2
71
(79,25 cm). Entretanto, os seis cruzamentos analisados na geração F3, apresentaram
média superior à altura mínima de 60 cm, exigida para cultivo econômico, sendo os de
maior porte os cruzamentos B6 (88,25 cm) e B7 (75,50 cm). As menores médias foram
encontradas nos cruzamentos 0C38 e OC39, ambos com aproximadamente 66 cm. O
cruzamento B6 foi o que apresentou a maior variância fenotípica para esse caráter, com
170,76 cm entre as famílias e 107,93 cm dentro das famílias, seguido do cruzamento
óctuplo OC39 com 137,56 e 68,32 cm, respectivamente. O desvio-padrão oscilou entre
7,50 e 16,16 cm, para B6 e B7, respectivamente (Tabela 4).
72
Tabela 4. Estimativa da herdabilidade no sentido amplo entre (h2Ae) e dentro de famílias (h2
Ad), no sentido
restrito entre (h2Re) e dentro de famílias (h2
Rd), ganho genético (�G), média total da população ( X ),
média das testemunhas 1 e 2 ( X 1 e X 2) e a variância fenotípica entre 2Feδ e dentro de famílias
2Fdδ , para o caráter altura da planta na maturação (APM), em populações F3.
Parâmetros B6 B7 Q29 Q30 OC38 OC39
APM
h2Ae 0,41 0,77 0,94 0,75 0,95 0,82
�G 2,50 9,76 5,63 6,82 5,94 9,33
h2Ad 0,63 0,79 0,96 0,97 0,94 0,97
�G 0,53 7,96 4,40 6,13 4,28 7,78
h2Re 0,33 0,69 0,87 0,69 0,94 0,77
�G 1,25 7,67 5,11 5,44 5,73 7,94
h2Rd 0,31 0,54 0,75 0,71 0,88 0,78
�G 1,09 4,94 3,36 4,43 3,88 6,16
X 88,25 ± 7,50 75,50 ± 16,16 71,46 ± 7,53 70,34 ± 11,05 66,43 ± 7,69 66,27 ± 13,76
X 1 80,58 88,62 71,08 76,75 80,92 87,58
X 2 79,25 72,81 79,58 75,50 79,75 75,00
2Feδ 39,57 170,76 38,19 87,85 41,57 137,56
2Fdδ 20,75 107,93 22,33 42,50 22,06 68,32
73
Comparando as herdabilidades no sentido amplo, entre e dentro de famílias,
observa-se que a fração genética é mais importante na determinação das diferenças
fenotípicas entre indivíduos de uma mesma família do que entre as famílias. Esta
consideração está baseada na superioridade dos coeficientes de herdabilidade dentro
de famílias, se comparado à herdabilidade entre famílias. Apenas no cruzamento OC38
a herdabilidade para plantas entre famílias superou a herdabilidade dentro de famílias,
com diferença mínima de 0,95 para 0,94, respectivamente. Os valores de herdabilidade
no sentido amplo entre e dentro de famílias foram elevados e próximos, os quais, em
alguns cruzamentos foram superiores aos observados por COSTA et al., (2004).
Apenas o cruzamento B6 apresentou estimativa de herdabilidade entre famílias inferior
a 50%. Resultados similares foram encontrados por BACKES et al., (2002) e REIS et
al., (2002), porém, com estimativas de herdabilidade no sentido amplo entre famílias
superiores aos coeficientes obtidos dentro de famílias. Tais resultados apontam que o
desempenho médio da família é um bom indicador do seu valor genotípico. Assim como
a superioridade fenotípica entre os indivíduos de uma mesma família, indica uma certa
superioridade genotípica, como é evidenciado pelas altas estimativas de herdabilidade
dentro de famílias, na maioria dos cruzamentos.
Em geral, as herdabilidades no sentido restrito entre famílias foram elevadas,
acima de 50%, exceto para o cruzamento B6 (0,33). Dentre as estimativas superiores a
50%, destaca-se o cruzamento OC38 com 0,94. Da mesma forma, as herdabilidades no
sentido restrito dentro de famílias, apresentaram estimativas superiores a 50%, com
exceção também para o cruzamento B6 (0,31). Constatou-se para essa característica
que apenas nos cruzamentos Q30 (0,69 - 0,71) e OC39 (0,77 - 0,78) a herdabilidade
restrita entre famílias foi inferior à estimativa dentro de famílias. Resultados similares
para essa característica foram encontrados por COSTA et al., (2004), com estimativas
de herdabilidade restrita entre famílias superiores a 50%, e estimativas de herdabilidade
restrita dentro de famílias inferiores a 50%, discordando dos resultados desse trabalho
(Tabela 4). O mesmo ocorreu em relação aos resultados encontrados por
ALLIPRANDINI & VELLO (2004) com estimativas de baixa magnitude.
74
Os maiores valores de ganho genético, considerando as herdabilidades tanto em
sentido amplo quanto em sentido restrito, para média de família e indivíduo dentro de
família, foram verificados nos cruzamentos B7 e OC39 (Tabela 4). As menores
estimativas foram encontradas no cruzamento B6. Merecem destaque os cruzamentos
quádruplos (Q29 e Q30) e óctuplos (OC38 e OC39), que obtiveram as menores médias
para esse caráter, entretanto, ambos apresentaram bons indicativos de ganho genético
em gerações futuras. Esse potencial também foi observado no cruzamento B7.
Altura de Inserção da Primeira Vagem (AIV)
Com relação a este caráter, todos os cruzamentos apresentaram médias
superiores ao recomendado (Tabela 5) para colheita mecanizada, cujo valor está acima
de 12 cm (BONETTI, 1983). É importante ressaltar que as médias em todos os
cruzamentos foram superiores às testemunhas 1 e 2, com exceção do cruzamento
OC38, onde a média populacional (13,96 cm) foi inferior às testemunhas 1 (16,25 cm) e
2 (20,67 cm). Por outro lado, o cruzamento OC38 destacou-se com as maiores
estimativas de variância fenotípica tanto entre quanto dentro de famílias, com, 29,47 cm
e 19,03 cm, respectivamente. A seguir, vieram os cruzamentos quádruplos Q29 com
variância fenotípica entre famílias de 22,52 cm e o Q30 com variância fenotípica dentro
de famílias de 14,97 cm. O desvio-padrão oscilou entre 1,79 cm e 6,70 cm, nos
cruzamentos B7 e OC38, respectivamente.
Todos os cruzamentos apresentaram coeficientes de herdabilidade ampla entre e
dentro de famílias superiores a 50%, exceto os cruzamentos B7 (0,29 - entre) e Q30
(0,41 - dentro). Ressalta-se também que apenas nos cruzamentos B7 e OC39 as
estimativas entre famílias foram inferiores àquelas dentro de famílias. Em relação às
herdabilidades de sentido restrito entre famílias, três cruzamentos apresentaram
75
coeficientes superiores a 50%, Q29 (0,97), Q30 (0,59) e OC38 (0,74), já as estimativas
dentro de famílias foram em geral baixas, com exceção para os cruzamentos Q29
(0,77) e OC38 (0,58). Nessa característica, a tendência de alta variabilidade genética
ficou evidente nos cruzamentos quádruplos e óctuplos, onde foram obtidas as maiores
estimativas de ganho genético com destaque para Q29 e OC38 (Tabela 5).
76
Tabela 5. Estimativa da herdabilidade no sentido amplo entre (h2Ae) e dentro de famílias (h2
Ad), no sentido
restrito entre (h2Re) e dentro de famílias (h2
Rd), ganho genético (�G), média total da população ( X ),
média das testemunhas 1 e 2 ( X 1 e X 2) e a variância fenotípica entre 2Feδ e dentro de famílias
2Fdδ , para o caráter altura de inserção da primeira vagem (AIV), em populações F3.
Parâmetros B6 B7 Q29 Q30 OC38 OC39
AIV
h2Ae 0,92 0,29 0,99 0,73 0,78 0,92
�G 2,13 0,40 4,56 2,34 4,11 2,50
h2Ad 0,81 0,76 0,82 0,41 0,68 0,95
�G 2,53 0,87 3,01 1,58 2,88 2,93
h2Re 0,25 0,04 0,97 0,59 0,74 0,42
�G 0,56 0,03 4,50 1,60 3,44 1,09
h2Rd 0,07 0,03 0,77 0,21 0,58 0,17
�G 0,20 0,03 2,60 0,51 2,02 0,51
X 17,38 ± 3,78 17,50 ± 1,79 14,15 ± 5,87 17,85 ± 4,82 13,96 ± 6,70 16,25 ± 3,96
X 1 16,17 16,25 11,50 13,42 16,25 15,50
X 2 10,08 16,50 11,75 14,50 20,67 16,08
2Feδ 5,69 2,04 22,52 10,65 29,47 7,84
2Fdδ 10,37 1,40 14,34 14,97 19,03 9,87
77
Produção de Grãos (PG)
Na Tabela 6, observa-se que as médias para esse caráter nos cruzamentos Q30
(14,42 g), OC39 (13,31 g) e B7 (12,62 g),superaram as médias da testemunha 1, que
variou entre 5,91 g e 10,67 g e da testemunha 2 que oscilou entre 8,26 g e 13,14 g. Os
mesmos cruzamentos foram aqueles que apresentaram as maiores estimativas para a
variância fenotípica, com 22,47 para variância entre as famílias no cruzamento óctuplo
OC39, seguido do cruzamento biparental B7 com 22,39. Para variância dentro de
famílias, destaque para B7 com 28,60, seguido do cruzamento quádruplo Q30 com
26,33 (Tabela 6). Merecem destaque, os cruzamentos com maior número de parentais
envolvidos, confirmando estudos realizados por HAMAWAKI, VELLO & HAMAWAKI,
(2002). O excesso de chuvas ocorridas no período reprodutivo (FEHR & CAVINESS,
1981), assim como o vigor das sementes e a alta segregação na geração em estudo
(F3), podem ter contribuído para o baixo rendimento. Os seis cruzamentos analisados
apresentaram estimativas de herdabilidade no sentido amplo de alta magnitude, tanto
entre quanto dentro de famílias, sendo estas acima de 50%, exceto para o cruzamento
B6 (0,49). Tal comportamento está de acordo com o observado por SANTOS et al.,
(1995). Verifica-se também que os coeficientes de herdabilidades entre famílias foram
superiores aos valores dentro de famílias, nos cruzamentos B7, Q29 e Q30 e inferiores
nos demais cruzamentos (Tabela 6). Tal constatação está de acordo com os resultados
obtidos por BACKES et al., (2002), que obtiveram estimativas de herdabilidade no
sentido amplo entre família variando de 36,37 a 87,87%. Por outro lado, as estimativas
de herdabilidade no sentido restrito entre e dentro de famílias foram baixas, sendo
estas inferiores a 50%, exceto para o cruzamento Q29 (0,87 entre famílias).
HAMAWAKI, VELLO & DIDONÉ, (2000), analisando diversos cruzamentos óctuplos,
obtiveram estimativas de herdabilidade que variaram de 1,53% a 61,06%.
78
Tabela 6. Estimativa da herdabilidade no sentido amplo entre (h2Ae) e dentro de famílias (h2
Ad), no sentido
restrito entre (h2Re) e dentro de famílias (h2
Rd), ganho genético (�G), média total da população ( X ),
média das testemunhas 1 e 2 ( X 1 e X 2) e a variância fenotípica entre 2Feδ e dentro de famílias
2Fdδ , para o caráter produção de grãos (PG), em populações F3.
Parâmetros B6 B7 Q29 Q30 OC38 OC39
PG
h2Ae 0,49 0,82 0,97 0,91 0,52 0,74
�G 1,68 3,78 3,90 3,39 1,87 3,40
h2Ad 0,84 0,72 0,61 0,80 0,96 0,98
�G 2,94 3,73 2,49 3,98 2,82 4,21
h2Re 0,08 0,49 0,87 0,26 0,28 0,41
�G 0,17 2,04 3,44 0,92 0,73 1,62
h2Rd 0,04 0,19 0,42 0,07 0,21 0,23
�G 0,13 0,84 1,34 0,31 0,60 0,98
X 9,59 ± 4,82 12,62 ± 6,86 9,18 ± 5,68 14,42 ± 6,08 6,44 ± 4,58 13,31 ± 6,15
X 1 9,56 5,91 7,74 10,67 8,26 8,23
X 2 11,85 8,26 13,14 12,30 12,54 12,38
2Feδ 12,49 22,39 17,14 14,72 13,71 22,47
2Fdδ 13,00 28,60 17,68 26,33 9,00 19,59
79
Esta baixa estimativa está relacionada ao fato da herdabilidade no sentido
restrito ser expressa em função da variância genética aditiva em relação a variabilidade
fenotípica, sendo isolados os efeitos de dominância e das interações. A produção,
tratando-se de um caráter quantitativo, controlado por muitos genes, sofre maior
influência ambiental, resultando normalmente em menores valores de herdabilidade
quando comparada aos demais caracteres agronômicos estudados. Neste caráter,
destaca-se também a ausência da variância devido a dominância, que assim contribui
para a obtenção de baixas estimativas de herdabilidade no sentido restrito. Resultados
similares foram reportados por DI MAURO et al., (2000); BACKES et al., (2002); MUNIZ
et al., (2002) e ALLIPRANDINI & VELLO, (2004).
Com base nas herdabilidades restritas dentro de famílias, torna-se evidente que
a eficiência da seleção dentro das famílias será baixa em quase todos os cruzamentos
analisados. Neste caso, apenas parte das diferenças fenotípicas entre indivíduos de
uma mesma família é de natureza herdável, constatando que as diferenças entre as
plantas de mesma família se devem, predominantemente, a diferenças ambientais e
desvios devido à dominância, sendo estas de natureza não herdável. Desta forma, a
seleção entre famílias será primordial, pois é nelas que se encontra disponível a maior
parte da variância genética aditiva (BACKES et al., 2002).
Com relação ao ganho genético em função da herdabilidade de sentido amplo,
merecem destaque os cruzamentos Q29 com 3,90 g de ganho entre famílias e o
cruzamento OC39 com 4,21 g de ganho dentro de famílias (Tabela 6). Nas estimativas
de ganho genético considerando a herdabilidade restrita, o cruzamento Q29 despontou
com os maiores valores entre famílias (3,44 g) e dentro de famílias (1,34 g). Desta
forma, torna-se evidente a tendência de maior ganho genético no caráter produção, nos
cruzamentos com maior número de parentais, ou seja, nos quádruplos e óctuplos. Estes
resultados estão de acordo com os obtidos por HAMAWAKI, VELLO & DIDONÉ (2000),
em estudo com cruzamentos óctuplos.
80
Número de sementes (NS)
Na Tabela 7, verifica-se que as maiores médias para o caráter número de
sementes foram observadas nos cruzamentos Q30 (105,65) e OC39 (100,37), sendo
ambos superiores à testemunha 1 (88,17 e 86,67) e inferiores a testemunha 2 (106,50 e
113,08). A variabilidade fenotípica de maiores magnitudes entre famílias, foram
observadas nos cruzamentos óctuplos OC38 (3,92) e OC39 (3,78) e dentro de famílias
no cruzamento biparental B7 (3,00) e no OC39 (2,75). Resultados importantes na
criação de variabilidade genética foram observados por NAOE et al., (2001), em
estudos entre famílias na geração F3, para o caráter número de sementes na cultura da
soja. O desvio-padrão variou entre 30,82 no cruzamento B6 à 54,15 no cruzamento
OC39. Novamente, os cruzamentos com maior número de parentais envolvidos
destacaram-se com as maiores médias e maior variabilidade fenotípica (Tabela 7).
Esta superioridade foi verificada também nas estimativas de herdabilidade no
sentido amplo entre e dentro de famílias (Tabela 7). Os maiores coeficientes foram
observados em Q29 (0,87 entre família) e OC39 (0,98 dentro de família). Observa-se
também que o valor genético é mais importante na determinação das diferenças
fenotípicas dentro de famílias do que entre famílias, visto a superioridade das
estimativas de herdabilidade dentro de famílias comparando aos valores entre famílias,
exceto para o cruzamento B7. Estes resultados estão de acordo com COSTA et al.,
(2004), que obtiveram valores para herdabilidade no sentido amplo de magnitude
elevada, porém, não concordam com os resultados obtidos por REIS et al., (2002), que
obtiveram estimativas inferiores a 50%. Com relação às herdabilidades de sentido
restrito, apenas o cruzamento Q30 com 0,36 e 0,16, entre e dentro, respectivamente, foi
inferior aos cruzamentos biparentais. Merece destaque o cruzamento OC38 com as
maiores estimativas: 0,76 entre e 0,73 dentro de famílias.
81
Tabela 7. Estimativa da herdabilidade no sentido amplo entre (h2Ae) e dentro de famílias (h2
Ad), no sentido restrito
entre (h2Re) e dentro de famílias (h2
Rd), ganho genético (�G), média total da população ( X ), média das
testemunhas 1 e 2 ( X 1 e X 2) e a variância fenotípica entre 2Feδ e dentro de famílias 2
Fdδ , para o caráter
número de sementes (NS), em populações F3.
Parâmetros B6 B7 Q29 Q30 OC38 OC39
NS†
h2Ae 0,68 0,59 0,87 0,79 0,82 0,85
�G 0,94 0,95 1,38 1,11 1,57 1,61
h2Ad 0,84 0,38 0,88 0,97 0,97 0,98
�G 1,09 0,64 1,32 1,41 1,34 1,58
h2Re 0,41 0,51 0,63 0,36 0,76 0,61
�G 0,47 0,63 0,93 0,44 1,32 1,05
h2Rd 0,23 0,23 0,35 0,16 0,73 0,37
�G 0,27 0,24 0,49 0,23 1,00 0,59
X 63,10 ± 30,82 78,59 ± 44,45 60,40 ± 35,05 105,65 ± 42,12 50,55 ± 33,16 100,37 ± 54,15
X 1 78,50 56,94 76,33 88,17 83,33 86,67
X 2 106,50 65,87 108,17 106,50 114,75 113,08
2Feδ 2,01 2,77 2,66 2,08 3,92 3,78
2Fdδ 1,80 3,00 2,40 2,25 2,04 2,75
† Transformados por x
82
No geral, apenas dois cruzamentos tiveram estimativas inferiores a 50% entre
família, precisamente o B6 (0,41) e o Q30 (0,36). Por outro lado, as estimativas dentro
de famílias, foram inferiores a esse percentual em quase todos os cruzamentos, exceto
para OC38 (0,73). Tais resultados concordam com aqueles obtidos por REIS et al.,
(2002), que relataram herdabilidade restrita de baixa magnitude em cruzamentos
simples de soja. A maior predição de ganho genético foi constatada nos cruzamentos
óctuplos OC38 e OC39 (Tabela 7). Este resultado indica que o cruzamento OC38
mesmo com a menor média de NS, também pode ser considerado um cruzamento
promissor, como o Q29 e o OC39, com tendência a ganhos futuros com a seleção.
Assim, torna-se evidente uma tendência de superioridade dos cruzamentos com maior
número de parentais (quádruplos e óctuplos), em comparação aos cruzamentos simples
(biparentais) nos caracteres analisados, quando se propõe a obtenção de variabilidade
genética na cultura da soja.
83
4. Conclusões
1. A maior média para os caracteres AIV, PG e NS, foram observadas no cruzamento
quádruplo Q30, e, para o caráter APM no cruzamento biparental B6.
2. As herdabilidades de maiores magnitudes foram verificadas nos cruzamentos
quádruplos e óctuplos, para todos os caracteres analisados.
3. Em todos os caracteres agronômicos analisados, o ganho genético foi superior para
os cruzamentos quádruplos e óctuplos, com excessão para o caráter APM no
cruzamento biparental B7.
4. A existência de grande variabilidade genética nas famílias F3, permite antever a
possibilidade de se obter ganhos adicionais em ciclos mais avançados de seleção.
5. Cruzamentos com maior número de parentais envolvidos, tendem a apresentar maior
variabilidade e, consequentemente, maior variância genética.
84
5. Referências
ALLIPRANDINI, L. F. Potencialidade de cruzamentos quádruplos de soja com
ênfase na produtividade de grãos. 1996. 174 f. Tese (Doutorado em Genética e
Melhoramento de Plantas) - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”,
Universidade de São Paulo, Piracicaba, 1996.
ALLIPRANDINI, L, F.; VELLO, N, A. Heritability and correlations among traits in four-
way soybean crosses. Euphytica, v. 136, p. 81-91, 2004.
BACKES, R. L.; REIS, M. S.; SEDIYAMA, T.; CRUZ, C. D.; TEIXEIRA, R. C. de.
Estimativas de parâmetros genéticos em populações F5 e F6 de soja. Rev. Ceres,
Viçosa, v. 49, n. 282, p. 201-216, 2002.
BERNARDO, R. Breeding for Quantitative Traits in Plants. Woodbury: Stemma Press,
2002, 360 p.
BONETTI, L. P. Cultivares e seu melhoramento genético. In: FUNDAÇÃO CARGILL.
Soja genética e melhoramento, v. 2, p. 741–800, 1983.
COSTA, M. M.; DI MAURO, A, O.; UNÊDA-TREVIZOLI, S, H.; ARRIEL, N, H, C.;
BÁRBARO, I, M.; MUNIZ, F, R, S. Ganho genético por diferentes critérios de seleção
em populações segregantes de soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.39,
n.11, p.1095-1102, 2004.
85
CRUZ, C. D.; REGAZZI, A. J.; CARNEIRO, P. C. S. Modelos biométricos aplicados
ao melhoramento genético. 3ed. Editora UFV, Viçosa, v. 1, 2004, 480 p.
DI MAURO, A, O.; OLIVEIRA, R, C.; MARCONDES, A, F.; SEDIYAMA, T. Ganho
genético por seleção em linhagens de soja. Revista Ceres, v. 47, n. 270, p. 135-144,
2000.
EMBRAPA. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Centro Nacional de
Pesquisa de Soja. Tecnologia de producao de soja - regiao central do Brasil 2007.
Londrina: Embrapa Soja - Embrapa Cerrados - Embrapa Agropecuaria Oeste, 2006,
225 p.
FEHR, W. R.; CAVINESS, C. E. Stages of soybean development. Ames: Iowa State
University. Iowa Cooperative Extensive Service, 1981,12 p. (Special Report, 80).
HAMAWAKI, O. T.; VELLO, N. A.; DIDONE, C. A. Improvement in genetic
characteristics and oil yield of selected soybean progenies from octuple crosses.
Genetics and Molecular Biology, v. 23, n. 4, p. 855-864, 2000.
HAMAWAKI, O. T.; VELLO, N. A.; HAMAWAKI, R. L. Seleção de progenies superiores
em cruzamentos óctuplos de soja. Biosci Journal, v. 18, n. 2, p. 49-58, 2002.
HIROMOTO, D. M.; VELLO, N. A. The genetic base of Brazilian soybean (Glycine Max
(L.) Merrill) cultivars. Revista Brasileira de Genética, v. 9, p. 295-306, 1986.
MUNIZ, F. R. S.; MAURO, A. O. DI.; UNÊDA-TREVISOLI, S. H.; OLIVEIRA. J. A.;
BÁRBARO, I. M.; ARRIEL, N. H. C.; COSTA, M. M. Parâmetros genéticos e fenotípicos
em populações segregantes de soja. Revista Brasileira de Oleaginosas e Fibrosas,
v. 6, n. 3, p. 609-616, 2002.
86
NAOE, L, K.; SEDIYAMA, C, S.; MIRANDA, G, V.; CRUZ, C, D.; MOREIRA, M, A.
Divergência entre progenitores e variabilidade das populações segregantes de soja.
Revista Ceres, v. 48, n. 276, p. 223-237, 2001.
PRIOLLI, R. H. G.; MENDES-JÚNIOR, C. T.; SOUSA, S. M. B.; SOUSA, N. E. A.;
CONTEL, E. P. B. Diversidade genética da soja entre períodos e entre programas de
melhoramento no Brasil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.39, n.10, p.967-975,
2004.
REIS, E, F.; REIS, M, S.; SEDIYAMA, T.; CRUZ, C, D. Estimativa de variância e
herdabilidades de algumas características primárias e secundárias da produção de
grãos em soja (Glycine max (L.) Merril). Ciência Agrotécnica. Lavras, v.26, n.4, p. 749-
761, 2002.
SANTOS, C, A, F.; REIS, M, S.; SEDIYAMA, C, S.; CRUZ, C, D.; SEDIYAMA, T.
Parâmetros genéticos e seleção indireta em progênies F6 de um cruzamento de soja
(Glycine max (L.) ,Merril). Revista Ceres, v. 42, n. 240, p. 155-166, 1995.
TANKSLEY, S. D.; MCCOUCH, S. R. Seed banks and molecular maps: Unlocking
genetic potential from the wild. Science, v. 277, p. 1063–1066, 1997.
VELLO, N. A. Ampliação da base genética do germoplasma e melhoramento de soja na
ESALQ/USP. In: CÂMARA, G. M. S., MARCOS FILHO, J.; OLIVEIRA, E. A. M., (Ed.)
Simpósio sobre cultura e produstividade da soja. Piracicaba, FEALQ, 1992, p. 60-
81.